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accroissement net #80
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, après déduction du volume de la mortalité. L'accroissement net correspond donc à l'accroissement (accroissement brut) après déduction du volume de la mortalité.

altitude (par classes de 400 m) #963
Altitude par tranches de 400 m. Source: modèle numérique du terrain MNT25 de Swisstopo

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 net
altitude (par classes de 400 m) · 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
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	±%
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	.
>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	71	4	57	0	.	2	255	0	93	1	94	30	40	85	21	23	33	154	15
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	250	0	.	1	77	0	100	0	.	1	61	0	2348	0	73	1	391
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	100	0	.	1	100	55	22	46	25	26	28	126	14
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	2	87	1	100	0	.	12	44	22	25	0	58	38	21
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	1456	0	.	0	1456
	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	171	0	765	0	74	0	118
	indéterminable	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	.	6	71	4	57	0	.	4	138	1	71	2	71	98	20	152	16	49	23	318	11
1401-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	7	56	0	.	6	65	0	.	0	.	73	28	88	21	44	30	131	16	28	34	17	85	127	20	267	13	105	22	896	7
	sapin	-2	129	0	.	0	0	0	.	0	.	12	59	0	1120	2	54	6	120	2	82	0	.	8	55	12	47	12	66	49	29
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	85	0	100	0	53	-1	105	0	.	9	81	3	117	1	95	17	54
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	98	-2	100	1	62	78	15	40	26	57	24	170	12
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	-1	100	0	.	0	.	0	495	3	65	0	100	3	102
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	117	1	90	0	.	0	100	0	100	0	424	0	100	1	99
	hêtre	1	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	1	100	0	.	0	.	0	100	0	682	16	47	17	43
	érable	-1	117	0	.	0	1911	0	.	0	.	1	58	1	41	0	100	8	49	0	100	1	92	1	65	1	87	0	1272	11	40
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100
	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	117	0	.	0	.	0	.	0	.	1	71	0	195	0	377	3	70	2	88	0	73	9	32	15	30	0	801	30	21
	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
	total	5	133	0	.	6	64	0	.	0	.	88	25	93	20	46	29	150	16	29	35	20	75	232	14	341	11	192	16	1194	6
1001-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	268	11	0	.	6	55	-1	240	3	123	142	17	146	17	130	15	63	38	60	29	54	24	47	35	143	17	89	24	1162	6
	sapin	142	11	0	.	6	51	2	63	2	91	74	23	96	17	63	20	14	37	16	30	9	45	26	36	21	37	18	49	497	7
	pin	1	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	100	0	91	3	93	-1	301	16	43	4	178	4	75	26	43
	mélèze	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	71	1	111	0	.	0	99	15	44	4	125	8	70	26	36
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	80	-1	100	0	100	0	100	0	0	0	100	0	.	0	.	-1	180
	hêtre	90	14	1	100	3	62	-1	135	7	55	18	41	34	34	24	29	1	1699	9	52	18	28	15	46	12	32	46	38	283	11
	érable	12	37	0	.	1	80	0	9715	0	.	15	33	14	36	5	76	6	69	4	73	8	41	7	35	1	457	4	99	77	16
	frêne	3	34	0	.	0	.	0	100	1	82	3	38	5	29	3	85	5	84	2	40	3	77	4	185	3	43	13	44	43	23
	chêne	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	169	0	.	0	104	0	.	0	.	1	96	0	77	0	242	0	335
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	124	-3	124
	autres feuillus	3	70	0	.	0	103	0	.	0	100	0	390	0	1226	2	92	-5	77	0	1803	3	74	7	98	6	66	18	57	32	42
	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	519	7	1	100	15	42	0	2371	13	54	252	14	295	12	226	12	84	34	95	23	94	20	138	19	194	15	197	16	2143	4
601-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	124	15	25	36	120	18	132	15	157	15	44	30	127	15	165	16	15	58	19	38	18	86	10	82	33	37	-4	215	995	6
	sapin	209	10	15	35	51	23	138	17	87	18	30	39	227	12	95	19	9	46	8	40	7	77	-1	746	8	42	-4	101	899	6
	pin	6	118	1	93	1	54	4	52	-1	567	0	.	2	81	0	204	-1	108	0	592	1	97	-7	89	3	135	0	.	10	110
	mélèze	2	83	-1	117	6	57	1	58	5	76	2	83	3	97	2	52	2	120	0	.	3	152	1	133	-2	145	2	93	25	36
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	3	136	1	76	10	55	10	40	5	106	0	.	1	54	1	50	0	.	0	100	0	71	0	0	0	.	0	.	31	31
	hêtre	205	10	41	27	79	21	120	16	98	18	38	26	100	15	87	21	35	33	8	59	20	44	12	51	5	111	27	43	883	6
	érable	20	37	3	118	14	41	3	123	11	45	4	63	9	46	11	78	2	111	6	41	2	157	1	164	5	62	11	53	102	17
	frêne	30	21	6	46	29	31	10	44	26	32	10	53	22	28	19	45	3	197	0	2235	-4	86	7	54	3	131	15	47	176	12
	chêne	9	54	1	230	4	117	4	90	1	142	1	303	3	54	0	594	4	58	0	98	0	100	2	64	0	807	6	58	33	30
	châtaignier	0	.	0	.	0	163	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	-2	89	0	100	45	39	39	41
	autres feuillus	11	44	-1	215	8	40	1	232	9	47	2	100	4	100	-7	54	3	81	3	97	3	73	9	51	3	123	37	30	82	19
	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	618	7	91	19	323	12	422	11	398	10	129	20	496	9	372	12	71	24	43	27	50	44	33	47	58	30	137	19	3275	3
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	36	22	46	26	39	25	192	14	330	10	0	.	11	44	10	89	3	70	2	71	1	100	0	100	1	111	10	88	695	7
	sapin	27	33	16	34	10	49	109	15	95	17	0	.	6	69	3	48	1	100	5	121	0	100	0	.	0	.	0	.	278	10
	pin	-4	139	0	1452	0	56165	5	53	14	34	0	.	0	.	0	100	2	100	1	71	0	.	0	442	1	71	0	447	19	52
	mélèze	0	93	3	78	9	51	11	48	9	35	0	.	0	100	1	75	1	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	198	36	24
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	10	58	3	80	3	72	4	118	0	.	0	.	1	85	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	100	22	38
	hêtre	58	23	71	22	32	25	104	13	188	10	0	.	8	48	7	81	4	87	8	66	3	62	5	62	-1	100	5	54	498	7
	érable	6	48	15	31	3	31	19	31	50	26	0	.	2	59	4	50	-1	95	1	273	0	122	2	73	0	100	4	75	106	15
	frêne	13	41	29	29	20	44	27	33	63	20	0	.	0	369	5	80	1	252	3	82	5	65	1	50	0	242	12	44	179	12
	chêne	10	53	15	40	15	47	14	33	37	23	0	.	0	0	-2	100	0	100	0	196	1	100	1	51	0	.	12	41	104	15
	châtaignier	0	.	0	.	3	100	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	65	0	.	13	109	17	79
	autres feuillus	12	39	22	30	36	28	29	34	45	23	0	.	2	61	0	1020	2	96	1	133	1	56	1	132	0	100	31	32	180	12
	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
	total	159	15	227	13	172	15	514	9	835	6	0	.	29	32	26	49	13	54	22	46	11	59	13	44	2	117	89	23	2133	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	437	8	70	21	173	14	324	10	490	8	264	13	376	10	348	10	215	16	109	19	92	27	213	16	533	9	222	15	3895	3
	sapin	376	7	31	24	69	19	247	11	183	12	117	19	325	10	162	13	29	33	32	27	16	42	33	35	42	25	26	47	1751	4
	pin	4	219	2	293	1	173	9	38	13	46	0	0	6	64	0	183	3	91	2	150	0	3703	17	72	10	87	6	63	72	29
	mélèze	2	71	2	120	15	38	13	44	14	34	2	65	3	78	2	40	4	76	-2	100	5	89	150	12	90	19	92	18	370	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	1	280	1	100	0	.	12	44	25	24	0	53	38	21
	autres résineux	3	134	11	52	14	46	12	35	9	79	0	0	1	42	0	300	1	82	0	73	0	107	0	273	0	1256	1	94	55	24
	hêtre	352	7	114	16	114	16	221	10	293	9	58	22	142	13	117	17	39	42	25	34	40	25	31	31	16	41	95	23	1719	4
	érable	37	25	19	33	18	33	23	31	60	23	20	28	26	25	20	47	15	41	11	38	11	39	11	33	6	69	19	40	302	9
	frêne	45	17	34	25	49	26	37	27	90	17	13	42	26	24	27	36	9	83	5	103	3	150	12	65	5	72	41	26	409	8
	chêne	18	38	16	40	19	45	18	32	39	23	1	303	3	53	-3	117	3	64	0	126	1	95	4	42	0	389	18	35	142	13
	châtaignier	0	.	0	.	3	104	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	346	0	100	56	41	55	39
	autres feuillus	26	27	21	32	43	24	31	33	54	20	3	103	6	76	-6	102	3	178	6	76	7	44	27	34	24	30	87	21	331	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	0
	total	1300	4	320	10	517	9	935	6	1245	5	477	10	916	6	668	8	322	13	189	15	176	18	510	9	752	7	663	8	9138	2

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. 1306477. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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