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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.

IFN5
nombre total de tiges avec les deux principaux dégâts
altitude (par classes de 200 m) · cause de dégâts aux arbres (10 classes)
découpage régional: région biogéographique
unité: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région biogéographique
		Jura		Plateau		nord des Alpes		ouest des Alpes centrales		est des Alpes centrales		Sud des Alpes		Suisse
altitude (par classes de 200 m)	cause de dégâts aux arbres (10 classes)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	causes diverses	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	intempérie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbres morts	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	304	33	199	12	259	9	218	11	236	6
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	100
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	11	24	3	42	18	51	8	25
	causes diverses	0	.	0	.	9	47	8	35	15	23	12	22	12	15
	indéterminable	0	.	0	.	90	25	73	14	105	10	81	12	90	7
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	3	52	0	76	0	.	1	45
	autre activité humaine	0	.	0	.	4	68	10	45	1	46	5	56	5	32
	intempérie	0	.	0	.	0	.	15	24	7	24	32	36	14	19
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	0	.	5	55	10	37	5	47	7	28
	arbres morts	0	.	0	.	90	47	62	18	66	14	49	24	63	10
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1601-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	269	15	299	13	276	9	229	12	269	6
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	12	34	8	35	10	33	9	49	10	19
	causes diverses	0	.	0	.	22	30	8	30	10	25	19	30	15	16
	indéterminable	0	.	0	.	90	14	104	13	85	11	61	16	85	7
	récolte de bois	0	.	0	.	2	99	0	99	1	45	1	99	1	49
	autre activité humaine	0	.	0	.	6	55	10	54	6	42	4	45	6	26
	intempérie	0	.	0	.	9	29	19	44	9	32	16	19	13	17
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	5	54	2	53	2	73	1	70	3	34
	arbres morts	0	.	0	.	76	21	105	22	45	15	32	19	63	11
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1401-1600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	174	17	0	.	256	8	310	12	289	10	337	11	281	5
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	2	97	0	.	18	32	11	45	17	41	18	30	16	19
	causes diverses	23	41	0	.	10	25	12	30	6	41	20	21	12	13
	indéterminable	40	20	0	.	82	8	90	14	82	11	73	14	80	5
	récolte de bois	1	97	0	.	3	42	2	54	4	41	1	99	2	25
	autre activité humaine	0	.	0	.	8	31	37	78	5	39	3	57	10	39
	intempérie	4	75	0	.	9	23	18	30	9	28	19	21	11	12
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	4	42	11	63	2	60	5	45	4	28
	arbres morts	30	58	0	.	83	12	70	18	61	19	82	21	74	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1201-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	272	11	40	0	272	6	367	13	283	12	243	14	279	5
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	0	100
	chute de pierres	1	99	0	.	31	22	30	39	31	40	33	24	26	15
	causes diverses	14	27	0	.	18	18	48	46	11	34	21	26	20	15
	indéterminable	44	14	0	.	74	7	59	18	107	15	72	14	71	5
	récolte de bois	5	42	0	.	5	33	0	.	8	39	3	49	5	21
	autre activité humaine	4	39	20	0	7	34	1	99	10	46	1	75	5	23
	intempérie	12	42	0	.	9	23	6	52	16	36	16	25	11	14
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	4	53	5	44	2	99	6	37	4	31
	arbres morts	39	23	0	.	83	11	82	18	90	16	53	21	72	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
1001-1200 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	312	6	242	19	300	6	288	12	264	19	287	12	296	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	3	90	0	84
	chute de pierres	10	35	2	96	28	21	41	45	37	41	37	25	25	14
	causes diverses	11	26	3	96	19	19	12	45	23	45	19	38	16	13
	indéterminable	42	11	43	23	64	9	59	23	105	23	75	14	62	6
	récolte de bois	18	18	6	43	13	20	1	98	3	80	0	99	10	13
	autre activité humaine	4	37	3	97	8	30	1	68	5	55	1	99	5	22
	intempérie	4	38	2	94	13	19	12	30	12	70	17	23	11	13
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	3	47	12	64	2	99	7	59	3	31
	arbres morts	38	16	92	71	64	9	81	23	60	23	55	21	58	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
801-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	324	6	380	11	308	6	358	15	209	18	380	18	325	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	25	33	0	99	28	24	46	61	13	43	34	26	24	16
	causes diverses	7	28	7	29	19	14	9	58	11	40	29	37	15	12
	indéterminable	56	12	39	15	59	9	99	19	83	20	112	18	65	6
	récolte de bois	17	23	24	28	12	23	4	98	8	45	0	.	13	14
	autre activité humaine	6	36	4	51	8	30	0	.	6	58	5	41	6	19
	intempérie	9	26	4	42	10	21	5	68	21	41	31	53	11	19
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	2	40	2	98	2	99	12	57	2	35
	arbres morts	46	13	30	21	69	11	94	23	47	19	111	20	62	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
601-800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	302	7	302	5	307	8	249	39	263	14	285	14	298	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	27	68	2	69
	chute de pierres	15	34	0	100	31	30	14	51	20	59	25	26	12	18
	causes diverses	7	29	15	18	35	28	17	76	20	23	78	38	22	15
	indéterminable	44	12	44	10	66	12	52	44	74	23	129	15	56	6
	récolte de bois	14	19	20	13	13	28	0	.	4	98	6	99	15	10
	autre activité humaine	4	37	4	33	3	44	0	.	2	68	2	75	4	22
	intempérie	7	22	5	21	7	37	9	54	6	62	49	40	9	20
	arbres vifs à terre	1	100	1	50	3	46	8	65	1	98	6	42	2	24
	arbres morts	64	12	27	12	63	14	98	27	63	28	146	17	55	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	251	9	258	4	332	14	245	39	164	28	303	14	265	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	99	1	100
	chute de pierres	6	93	1	100	37	70	17	63	0	.	22	32	6	32
	causes diverses	12	31	10	14	17	40	14	76	0	.	38	32	14	13
	indéterminable	42	13	39	6	60	22	24	50	0	.	140	14	50	6
	récolte de bois	11	22	17	12	17	36	0	.	0	.	0	.	14	10
	autre activité humaine	4	37	5	29	10	65	0	.	0	.	9	39	5	20
	intempérie	13	23	4	17	13	37	6	94	0	.	20	26	8	12
	arbres vifs à terre	2	45	1	30	4	59	0	.	0	.	15	39	3	24
	arbres morts	59	16	28	10	70	17	81	52	0	.	154	13	48	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	293	3	282	3	288	3	283	5	268	4	285	5	284	2
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	4	50	1	49
	chute de pierres	12	20	0	82	26	11	19	19	14	17	24	11	16	6
	causes diverses	10	12	12	11	19	9	15	22	12	13	28	14	16	5
	indéterminable	46	5	40	5	71	4	78	7	93	5	91	5	67	2
	récolte de bois	14	10	18	8	8	11	2	35	3	21	1	50	9	5
	autre activité humaine	4	17	5	20	7	14	11	46	5	20	4	20	6	10
	intempérie	8	13	5	13	10	9	13	16	10	14	24	13	11	6
	arbres vifs à terre	1	44	1	26	3	20	6	27	4	28	7	19	3	10
	arbres morts	49	7	29	8	74	5	81	8	61	7	83	7	60	3
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 1345777. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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