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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)
altitude (par classes de 400 m) · 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
altitude (par classes de 400 m)	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	.
>1800 m	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	.	7	68	0	.	6	100	0	.	0	.	117	16	0	.	0	.	0	.	0	.	2	72	1	94	0	.	0	.	0	.	0	.	10	40	0	93	5	89	39	29	0	.	0	.	187	13
	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	.	1	86	0	.	0	.	0	.	0	.	5	41	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	73	1	100	0	.	1	61	0	.	0	.	8	33
	mélèze	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	72	18	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	17	41	0	.	0	.	70	19	0	.	0	.	157	12
	arole	0	.	0	.	0	.	2	87	0	.	0	.	0	.	0	.	26	22	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	71	1	100	0	.	16	30	0	.	0	.	45	17
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	1	34
	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	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	82	0	.	0	.	1	59
	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
	total	0	.	0	.	0	.	9	59	0	.	6	100	0	.	0	.	221	12	0	.	0	.	0	.	0	.	3	73	2	71	0	.	0	.	0	.	0	.	27	31	2	81	5	89	125	15	0	.	0	.	398	9
1401-1800 m	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	.	1	100	0	.	189	13	0	.	43	31	0	.	19	44	383	10	0	.	13	39	0	.	13	43	49	24	43	32	0	.	0	.	27	29	0	.	84	18	28	33	65	22	194	13	0	0	0	.	1159	5
	sapin	0	.	0	.	0	.	1	902	0	.	2	59	0	.	0	.	19	34	0	.	0	100	0	.	0	99	1	73	0	.	0	.	0	.	2	54	0	.	11	37	2	82	13	60	10	60	0	.	0	.	61	22
	pin	0	.	0	100	0	.	0	43	0	.	0	.	0	.	0	.	6	68	0	.	2	96	0	.	0	.	3	98	0	.	0	.	0	.	-1	112	0	.	3	97	0	.	0	.	11	66	0	.	0	.	22	40
	mélèze	0	.	0	.	0	.	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	63	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	62	0	.	0	.	0	.	0	.	43	25	0	100	1	134	90	16	0	.	0	.	191	11
	arole	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	65	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	68	0	.	0	.	4	78
	autres résineux	0	.	0	100	0	.	1	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	81	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	76	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	60
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	1	228	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	16	45	0	.	1	62	0	100	0	.	0	.	18	41
	érable	0	.	0	.	0	.	6	66	0	.	0	54	0	.	1	92	1	92	0	.	0	100	0	.	1	60	0	100	0	.	0	.	0	.	0	71	0	.	1	72	0	.	3	85	1	62	0	.	0	.	14	34
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100
	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	100	0	.	6	46	0	.	0	57	0	.	0	0	17	29	0	.	0	96	0	.	0	73	0	79	1	73	0	.	0	.	2	78	0	.	4	49	0	71	3	38	10	27	0	.	0	.	44	16
	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
	total	0	.	1	100	0	.	203	13	0	.	45	31	0	.	20	43	495	9	0	.	15	35	0	.	14	43	53	24	45	31	0	.	0	.	29	28	0	.	161	14	31	32	86	21	317	10	0	0	0	.	1513	5
1001-1400 m	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	.	13	58	20	53	253	11	0	.	110	19	0	.	36	29	213	14	26	33	55	22	84	22	6	50	40	30	70	20	0	.	7	50	78	20	0	.	57	24	23	37	194	12	75	20	12	41	9	72	1393	5
	sapin	0	.	8	45	11	49	129	14	0	.	52	28	0	.	5	43	28	33	12	33	23	36	61	20	2	58	5	74	28	34	0	.	6	58	26	25	0	.	22	31	12	36	76	15	36	26	7	46	3	76	553	6
	pin	0	.	0	.	0	100	1	52	0	.	0	.	0	.	0	.	10	69	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	-1	301	0	.	1	92	0	1034	0	.	4	70	4	93	0	0	23	34	0	.	0	.	39	30
	mélèze	0	.	0	100	0	.	0	417	0	.	0	.	0	.	0	.	6	106	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	99	0	.	0	.	0	100	0	.	13	31	0	.	2	74	22	30	0	.	0	.	38	24
	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	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	81	0	100	0	.	0	.	-1	180
	hêtre	0	.	1	217	4	55	48	33	2	100	9	70	0	.	10	37	21	26	6	42	4	68	14	31	2	61	14	51	30	26	0	.	10	44	8	51	0	.	51	35	4	99	50	18	18	39	2	145	5	66	315	10
	érable	0	.	2	119	0	99	12	36	0	.	12	34	0	.	4	50	0	1090	1	102	4	45	2	187	1	49	7	62	4	83	0	.	2	56	5	39	0	.	5	57	1	283	11	31	7	35	0	100	0	.	81	15
	frêne	0	.	0	72	0	0	5	29	0	.	2	47	0	.	3	70	7	58	1	70	1	52	1	63	0	100	1	56	2	62	0	.	0	71	2	121	0	.	11	36	2	51	6	57	4	177	0	.	1	82	48	20
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	169	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	151	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	50	0	.	0	104	1	76	0	.	0	.	1	121
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	192	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	187
	autres feuillus	0	.	0	100	0	.	7	40	0	.	1	46	0	.	5	77	22	25	1	63	1	137	1	40	0	100	0	120	4	59	0	.	0	92	1	168	0	.	35	24	2	113	3	42	21	35	0	.	0	100	99	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	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0
	total	0	.	25	40	35	38	455	9	2	100	185	17	0	.	64	25	306	12	46	26	88	20	162	16	12	37	68	24	135	16	0	.	27	32	120	17	0	.	197	14	48	28	342	10	206	13	21	37	17	53	2565	4
601-1000 m	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	20	34	21	35	57	28	191	11	1	222	87	23	0	.	12	36	46	25	37	33	108	17	46	25	10	82	14	47	107	19	22	43	25	32	35	35	53	28	5	76	14	46	105	18	20	38	14	36	80	21	1133	5
	sapin	19	40	5	65	26	43	312	11	12	42	39	29	0	.	9	53	9	37	58	17	149	15	54	21	5	63	6	49	61	21	3	67	28	30	20	30	14	46	-4	101	5	52	74	18	1	336	9	46	49	24	976	5
	pin	1	143	-1	100	0	.	6	62	0	133	1	94	0	.	0	.	7	46	6	41	1	61	0	208	0	.	0	100	0	849	2	67	1	219	0	256	1	138	0	.	0	82	6	71	14	32	0	.	1	310	45	22
	mélèze	0	76	0	100	0	100	2	98	-1	106	1	91	0	.	1	91	0	2795	0	100	3	86	0	100	0	.	0	.	7	66	0	100	1	100	0	100	3	100	2	93	0	.	10	35	9	62	0	100	1	129	40	24
	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	69	0	.	0	76	5	47	0	.	2	100	0	.	0	100	0	.	0	168	5	57	0	100	0	100	0	100	1	349	0	.	-1	154	0	95	0	99	0	.	0	.	13	48	0	0	0	100	3	57	33	31
	hêtre	29	24	4	54	15	36	222	10	19	39	82	20	0	.	14	40	17	50	77	17	61	23	37	21	3	92	18	39	64	26	17	39	59	23	23	29	24	35	26	43	4	64	103	19	12	51	6	63	60	23	1008	5
	érable	2	57	-1	127	1	224	12	36	6	60	10	45	0	.	2	66	5	62	12	37	7	41	4	59	0	241	2	51	2	350	1	77	4	99	10	33	2	101	11	52	1	91	12	41	1	164	2	53	9	46	119	14
	frêne	6	42	5	72	8	39	19	32	3	56	25	38	0	.	-3	72	1	418	20	25	12	31	3	67	5	81	3	57	9	87	2	67	7	30	4	85	2	151	18	35	1	63	24	27	8	51	2	57	17	42	203	11
	chêne	1	91	0	.	0	100	7	51	0	100	6	48	0	.	0	.	0	416	1	72	4	47	0	134	0	100	1	100	2	57	2	76	1	227	0	98	1	79	8	51	0	.	12	43	2	56	0	100	0	3345	47	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	44	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	62	29	0	.	0	62	-2	89	0	.	0	.	58	28
	autres feuillus	4	51	1	272	1	55	13	32	0	4093	4	63	0	.	1	54	26	43	9	45	2	68	2	44	3	62	0	2118	4	64	0	55	4	32	1	149	0	78	50	22	4	67	15	32	19	25	0	68	8	40	164	11
	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	84	19	34	35	109	25	789	7	40	28	258	15	0	.	37	29	117	19	219	13	352	12	144	16	27	45	44	31	257	15	50	28	129	16	93	22	100	22	179	15	29	31	374	11	84	21	33	29	228	14	3825	3
=600 m	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	134	16	0	.	0	.	151	16	10	44	25	35	1	100	0	.	8	103	24	31	30	35	1	100	0	100	6	65	36	38	26	38	55	26	3	83	68	23	3	68	3	63	24	26	0	100	2	91	133	15	753	7
	sapin	57	23	0	.	0	.	77	18	4	61	2	67	0	.	0	.	0	.	29	29	32	26	0	.	0	100	3	100	8	47	1	82	17	38	5	92	26	34	0	.	3	77	18	37	0	.	3	59	22	25	314	9
	pin	6	36	0	.	0	.	6	43	2	208	3	61	1	95	0	.	1	71	1	147	0	.	0	.	0	.	0	.	0	261	3	74	2	62	0	.	5	49	1	114	1	71	3	71	3	71	0	.	10	27	47	17
	mélèze	5	55	0	.	0	.	8	63	0	.	3	68	0	.	0	.	2	100	0	93	0	0	0	.	0	.	0	100	0	100	3	78	3	70	0	100	2	54	0	198	0	.	7	62	0	.	0	.	3	52	37	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	5	37	0	.	0	.	3	72	7	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	1	95	0	.	0	.	4	99	1	100	0	.	3	80	0	100	0	.	-3	122	22	38
	hêtre	101	13	0	.	0	.	74	15	25	31	26	31	0	.	0	100	-1	100	26	28	19	27	5	100	3	78	5	91	11	34	38	29	46	23	4	53	44	21	6	49	9	69	20	30	5	55	0	100	80	17	549	6
	érable	22	32	0	.	0	.	18	34	3	64	2	38	0	72	0	100	0	78	3	46	3	47	0	.	0	71	0	94	4	65	1	58	3	58	0	292	21	47	4	77	0	100	4	56	2	73	0	71	21	32	114	14
	frêne	37	25	0	.	0	.	14	30	11	40	9	69	-1	100	1	100	2	93	5	62	15	44	1	100	0	100	-1	109	12	36	3	42	7	67	3	70	23	37	13	39	0	79	20	42	1	50	4	52	21	29	204	11
	chêne	27	25	0	.	0	.	11	38	3	43	0	190	8	58	0	.	3	87	4	62	1	64	1	100	0	.	0	.	4	80	7	52	6	38	-2	100	9	53	14	32	0	196	16	34	1	51	0	.	11	30	125	12
	châtaignier	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	2	56	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	31	0	.	3	100	3	65	0	.	0	.	46	27
	autres feuillus	34	22	0	.	0	.	24	40	7	40	20	45	2	57	0	100	3	65	5	33	6	43	0	100	0	100	0	78	4	82	1	46	6	39	1	94	26	34	44	23	1	66	26	29	2	81	0	129	11	32	220	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	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	total	428	9	0	.	0	.	387	10	72	22	90	22	11	52	1	100	20	49	98	18	107	20	7	79	3	79	14	50	80	25	85	22	145	17	15	44	228	15	129	16	18	50	144	17	18	34	9	51	309	10	2430	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. 1305287. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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