Sélectionner un thème dans la liste

page précedente

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.

propriété (2 classes) #94
Régime de propriété de la forêt, identifié à l'aide des deux classes «public» et «privé». Source: enquête auprès des services forestiers (MID 365: Propriété)

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 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
propriété (2 classes) · essence principale
découpage régional: région économique
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 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
propriété (2 classes)	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	.
publique	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	196	14	65	22	109	20	135	15	286	11	106	20	152	16	122	30	54	26	54	27	103	20	179	12	371	8	108	18	2034	4
	sapin	216	10	17	44	45	23	59	19	87	16	42	31	69	18	77	16	26	31	9	43	12	40	29	24	16	35	21	34	698	6
	pin	10	46	1	200	1	324	2	172	24	33	0	100	2	129	2	162	1	57	4	59	2	177	9	84	24	30	2	88	83	19
	mélèze	-2	119	2	61	3	90	8	42	29	66	0	.	1	68	0	3303	5	58	0	100	4	84	76	16	76	16	65	21	280	11
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	0	.	0	100	0	.	12	27	18	26	0	72	34	18
	autres résineux	5	72	9	60	8	63	7	52	9	37	0	100	0	1875	0	57	0	100	0	512	0	.	0	91	0	1486	1	95	39	24
	hêtre	205	9	120	13	49	22	105	16	170	12	24	25	38	36	55	18	20	25	9	43	6	128	9	31	10	35	121	19	901	5
	érable	40	16	16	22	13	32	18	25	36	20	8	28	11	30	8	44	5	36	5	38	5	62	4	36	1	105	10	33	171	8
	frêne	23	24	21	30	30	25	18	27	39	26	7	45	9	47	18	27	3	38	3	45	7	43	1	312	6	46	14	34	189	9
	chêne	11	34	7	85	15	34	8	35	17	29	0	266	0	82	2	61	0	274	0	91	0	.	4	45	1	70	5	51	68	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	86	0	.	9	85	10	75
	autres feuillus	18	26	14	38	15	42	5	92	32	22	1	93	4	72	12	54	12	58	5	51	-2	178	15	32	13	35	58	16	202	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
	total	722	6	273	10	289	12	364	10	728	7	189	16	288	12	297	15	126	16	90	20	137	19	340	9	536	7	414	9	4712	3
privée	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	122	13	7	43	51	26	153	16	192	14	84	26	175	20	173	21	68	36	20	34	9	52	32	26	91	17	12	53	1166	6
	sapin	98	15	4	36	20	31	149	14	87	20	34	24	189	13	68	22	11	29	7	66	4	73	5	78	2	61	0	100	654	6
	pin	2	146	5	59	-2	64	-1	303	4	95	0	.	1	137	-1	91	0	139	0	75	0	.	6	36	-1	256	2	68	15	49
	mélèze	0	.	8	83	2	63	1	67	4	53	1	100	0	73	2	70	1	116	0	.	0	100	44	26	9	30	2	117	80	19
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	60	0	100	0	.	2	56
	autres résineux	0	72	2	91	0	0	7	51	6	89	0	.	1	111	0	60	0	.	0	100	0	90	0	0	0	100	0	.	15	40
	hêtre	82	16	31	30	58	25	91	18	101	16	10	45	89	19	63	17	25	35	6	63	12	80	9	36	6	52	25	29	587	7
	érable	13	33	-2	273	6	45	6	38	9	57	3	60	16	31	15	41	12	30	-2	259	3	71	4	36	3	52	1	476	85	16
	frêne	13	25	5	69	19	32	31	31	58	20	3	40	11	33	33	26	4	47	6	51	10	73	6	40	2	50	15	35	206	10
	chêne	5	76	4	50	13	39	10	49	18	36	0	94	2	44	0	100	3	64	2	65	0	.	3	47	2	101	5	67	65	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	158	0	100	19	69	20	70
	autres feuillus	6	60	11	92	5	55	7	41	18	36	1	161	4	66	1	373	6	47	1	142	5	89	8	41	8	50	29	33	111	17
	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	341	9	75	28	171	15	453	10	496	9	135	19	489	11	353	13	131	22	42	30	42	42	117	15	121	15	112	19	3005	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	317	10	72	20	160	16	287	11	478	9	190	16	327	13	295	17	123	22	75	22	112	19	210	11	463	7	120	17	3198	3
	sapin	314	8	22	36	65	19	207	11	173	13	76	20	260	10	145	13	38	23	16	37	16	35	34	23	18	32	22	33	1348	4
	pin	12	45	6	61	-1	321	1	504	29	32	0	100	2	99	0	566	1	104	5	56	2	177	15	53	23	31	4	58	98	18
	mélèze	-2	119	10	69	5	61	9	38	33	59	1	100	1	53	2	80	6	52	0	100	5	78	120	14	84	15	67	20	361	9
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	0	100	0	100	0	.	14	25	18	26	0	72	36	17
	autres résineux	5	70	11	52	8	63	15	36	15	40	0	100	1	115	1	42	0	100	0	151	0	90	0	91	0	558	1	95	54	21
	hêtre	287	8	151	12	108	17	196	12	271	9	35	22	127	17	118	12	45	22	15	36	18	69	18	24	16	29	146	16	1486	4
	érable	52	14	14	39	18	26	24	21	45	20	11	26	27	22	23	31	17	23	3	138	8	47	8	25	4	48	11	57	257	7
	frêne	36	18	25	27	49	20	49	22	96	16	10	33	20	28	51	19	7	31	9	38	16	46	7	43	8	37	29	24	394	7
	chêne	17	33	11	59	28	26	18	31	35	23	0	1055	3	42	2	59	3	62	2	59	0	.	7	33	2	78	11	42	133	11
	châtaignier	0	.	0	.	1	66	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	2424	0	100	28	54	29	53
	autres feuillus	24	25	25	45	20	35	12	45	50	19	2	86	9	49	13	59	18	42	6	51	3	210	23	25	21	29	88	15	313	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
	total	1062	4	347	10	461	9	817	7	1224	5	324	12	778	8	650	10	258	14	132	16	179	17	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. 1241949. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

page précedente