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volume de bois mort (bois de tige) #24
Volume de bois de tige en écorce de tous les arbres et arbustes morts (sur pied et à terre) d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP).

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).

état de l'arbre (sur pied/à terre) #1266
Classification des arbres et arbustes à partir de 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP) selon qu'ils sont sur pied ou à terre. Source: relevé de terrain (MID 58: Bemerkungen, MID 1018: Baumzustand)

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 #434
Forêt couverte à moins des deux tiers d'arbustes et accessible à pied.

réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5 #1746
Sous-réseaux 1, 2, 3, 4 et 5 des relevés de terrain sur le réseau d'échantillonnage avec un maillage de 1,4 km (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.

IFN5
volume de bois mort (bois de tige)
étages de végétation NaiS (6 classes) · état de l'arbre (sur pied/à terre)
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		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
étages de végétation NaiS (6 classes)	état de l'arbre (sur pied/à terre)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	à terre	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	.
subalpin supérieur	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	164	38	160	33	47	47	370	23
	à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	90	34	291	30	60	39	441	21
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	254	31	450	26	107	33	811	18
subalpin	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	0	.	0	.	71	100	0	.	0	.	17	100	298	36	17	100	163	41	74	49	35	70	519	23	594	29	240	28	2027	13
	à terre	0	.	0	.	35	100	0	.	0	.	75	61	154	51	38	100	405	33	37	64	55	56	974	19	1126	20	285	44	3184	11
	total	0	.	0	.	106	100	0	.	0	.	92	53	452	38	55	100	568	30	110	40	90	52	1494	17	1720	20	524	31	5211	10
haut-montagnard	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	12	100	0	.	2	100	0	.	0	.	265	41	317	32	255	40	494	27	316	36	68	61	650	21	582	19	654	27	3615	10
	à terre	9	100	0	.	15	100	0	.	0	.	392	42	234	32	157	58	652	25	126	41	149	42	1316	16	1410	16	770	22	5230	8
	total	21	72	0	.	16	100	0	.	0	.	658	32	551	28	412	40	1146	20	442	33	217	38	1966	15	1992	14	1424	20	8844	7
montagnard inférieur et supérieur	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	2369	14	171	36	159	39	408	32	439	36	455	30	1609	17	1396	16	473	31	263	29	444	28	236	30	198	39	372	24	8991	7
	à terre	1329	14	199	44	186	38	198	34	400	27	899	28	1929	16	875	19	461	28	149	37	468	21	137	30	326	30	426	30	7980	7
	total	3698	12	370	32	345	32	606	26	838	24	1354	23	3538	14	2270	14	934	23	412	28	911	20	373	26	524	28	798	22	16971	5
submontagnard	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	317	24	588	33	249	36	322	27	549	23	0	0	47	59	143	58	69	48	21	79	48	75	34	58	8	71	0	.	2395	12
	à terre	279	27	523	27	143	45	462	24	503	25	5	100	86	43	50	53	113	51	11	81	21	74	26	54	3	100	0	.	2224	11
	total	596	20	1111	24	391	30	784	19	1052	18	5	100	133	37	193	51	181	42	32	65	69	71	60	55	11	66	0	.	4619	9
hyperinsubrique et collinéen	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	0	0	0	.	25	67	0	.	31	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	61	38	0	0	998	13	1116	12
	à terre	2	100	0	.	26	63	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	169	35	0	.	721	19	918	16
	total	2	100	0	.	51	50	0	.	31	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	231	31	0	0	1720	12	2034	11
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sur pied	2698	13	759	27	506	26	730	21	1019	20	737	23	2271	13	1810	14	1198	17	673	21	595	23	1665	12	1541	14	2312	10	18514	4
	à terre	1619	12	722	23	404	26	660	20	902	18	1372	22	2402	14	1120	17	1631	15	323	25	693	18	2713	10	3156	11	2261	12	19977	4
	total	4317	10	1481	19	909	21	1390	16	1922	14	2108	18	4673	11	2930	13	2829	13	997	19	1287	16	4377	9	4697	10	4573	8	38491	3

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. 1286001. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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