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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.

fertilité de la station #894
Capacité de production de la station, en quatre classes, sur la base de la production totale (PT) selon Keller (1978), en kilogrammes par hectare et par an. Faible: PT jusqu'à 1500 kg/ha/an, moyenne: PT 1501-3000 kg/ha/an, bonne: PT 3001-4500 kg/ha/an, très bonne: PT supérieur à 4500 kg/ha/an.

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 de forêt protectrice #829
Découpage de la Suisse utilisé dans l'IFN pour analyser des forêts protectrices. Les six régions de forêts protectrices ont été formées à partir des régions économiques en regroupant certaines régions selon des critères environnementaux et statistiques.

forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN2/IFN3 #533
Forêt couverte par des arbustes sur moins des deux tiers de sa surface et atteignable à pied, tant dans l'IFN2 (1993-1995) que dans l'IFN3 (2004-2006).

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.

IFN2–IFN3
accroissement net
fertilité de la station · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN2/IFN3
réseau: réseau 1,4 km
évolution 1993/95–2004/06
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
fertilité de la station	essence principale	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	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
faible	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	12	83	26	98	47	31	26	31	68	16	6	43	188	18
	sapin	26	41	4	156	6	49	1	62	1	74	0	.	36	34
	pin	2	162	0	408	4	61	1	247	-1	123	0	100	5	95
	mélèze	0	100	-2	111	0	.	33	30	39	20	7	41	83	17
	arole	0	.	1	100	0	86	9	30	15	28	0	100	28	20
	autres résineux	2	43	0	136	0	91	0	0	0	894	0	.	2	42
	hêtre	75	17	28	31	10	45	1	89	0	.	0	.	108	14
	érable	8	39	11	31	1	90	0	169	0	100	0	.	20	23
	frêne	14	30	1	41	1	63	0	261	0	.	0	.	16	26
	chêne	1	382	1	52	0	92	2	66	0	.	0	.	4	71
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	832	0	.	0	.	0	832
	autres feuillus	8	36	2	90	0	208	2	88	0	87	0	.	12	32
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	148	16	73	40	71	23	77	19	121	13	13	32	500	9
moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	72	19	248	14	91	36	169	12	282	10	78	22	944	6
	sapin	52	19	79	18	32	28	24	24	13	34	14	36	209	10
	pin	0	100	0	239	2	195	14	55	24	29	2	85	43	27
	mélèze	-2	100	6	40	-1	73	85	16	44	22	55	23	191	11
	arole	0	.	0	100	0	.	4	44	3	60	0	100	8	35
	autres résineux	0	100	0	0	0	100	0	100	0	138	0	100	0	91
	hêtre	53	18	20	42	7	106	5	41	13	30	55	17	146	12
	érable	6	44	11	32	13	27	5	29	2	86	-1	655	34	22
	frêne	2	41	2	105	13	40	6	37	8	39	3	57	32	20
	chêne	0	0	0	241	0	.	3	43	2	67	-2	115	4	70
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	4	80	4	80
	autres feuillus	2	99	2	92	2	187	20	27	10	34	37	24	73	16
	indéterminable	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	185	12	367	12	158	24	336	9	401	8	247	11	1689	5
bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	354	10	289	12	300	13	13	44	113	16	36	32	1098	6
	sapin	270	9	229	10	108	14	6	71	5	80	7	69	622	6
	pin	27	22	2	90	1	220	0	.	1	100	1	74	31	21
	mélèze	16	46	1	123	7	57	2	73	1	174	5	86	31	30
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	18	38	1	96	1	56	0	100	0	.	1	100	20	35
	hêtre	324	9	119	14	87	15	7	36	2	87	90	25	624	7
	érable	55	16	29	20	16	49	2	55	2	47	11	33	114	12
	frêne	73	18	26	21	43	24	0	79	1	61	26	27	166	11
	chêne	39	21	5	56	1	73	0	125	0	92	12	33	56	17
	châtaignier	0	.	0	100	0	.	1	100	0	100	24	62	26	60
	autres feuillus	37	19	10	43	20	44	1	89	11	46	48	20	129	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	1213	5	710	7	583	9	33	30	135	15	262	12	2917	3
très bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	872	6	75	24	42	43	2	59	0	.	0	100	991	6
	sapin	430	8	54	25	26	35	2	129	0	.	0	.	513	7
	pin	17	63	1	77	1	178	0	.	0	.	0	.	19	58
	mélèze	40	48	3	51	1	99	0	100	0	.	0	.	45	43
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	35	28	0	100	0	58	0	.	0	.	0	.	35	28
	hêtre	563	6	40	32	45	28	4	56	0	.	1	90	651	6
	érable	85	13	5	39	4	90	0	61	0	.	0	100	94	12
	frêne	166	11	8	43	19	28	0	11418	0	.	0	1482	192	10
	chêne	69	18	1	56	3	57	1	59	0	.	0	84	74	17
	châtaignier	1	66	0	.	0	.	-1	229	0	.	0	1873	0	512
	autres feuillus	84	20	16	50	0	787	0	29811	0	.	2	63	103	18
	indéterminable	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	total	2362	3	202	16	141	21	9	59	0	.	4	58	2716	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1309	5	641	9	479	12	210	11	463	7	120	17	3198	3
	sapin	779	5	362	8	171	12	34	23	18	32	22	33	1348	4
	pin	46	27	2	96	8	70	15	53	23	31	4	58	98	18
	mélèze	54	38	8	43	7	60	120	14	84	15	67	20	361	9
	arole	0	.	1	91	1	86	14	25	18	26	0	72	36	17
	autres résineux	55	22	1	93	1	37	0	91	0	558	1	95	54	21
	hêtre	1015	4	202	12	147	13	18	24	16	29	146	16	1486	4
	érable	154	9	55	14	34	27	8	25	4	48	11	57	257	7
	frêne	256	9	37	18	75	17	7	43	8	37	29	24	394	7
	chêne	109	14	6	44	4	42	7	33	2	78	11	42	133	11
	châtaignier	1	66	0	100	0	.	0	2424	0	100	28	54	29	53
	autres feuillus	130	14	29	31	22	45	23	25	21	29	88	15	313	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	3907	2	1345	6	948	8	457	8	657	6	526	8	7707	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. 1299459. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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