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accroissement (accroissement brut) #11
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.

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 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 (accroissement brut)
altitude (par classes de 400 m) · 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
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	±%
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	.
>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	10	46	2	75	28	28	72	16	19	28	131	12
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	212	0	100	1	54	2	95	0	84	4	55
	mélèze	0	.	1	100	0	.	48	22	47	18	22	29	117	13
	arole	0	.	1	100	0	100	14	25	20	21	0	72	36	16
	autres résineux	0	.	0	.	0	0	0	0	1	41	0	.	1	41
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100
	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	68	0	87	0	.	0	54
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	0	.	12	38	3	59	91	17	142	12	41	24	289	8
1401-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	9	64	284	9	69	20	171	12	292	9	71	17	905	5
	sapin	1	66	24	25	2	71	6	35	6	46	8	47	46	17
	pin	0	.	0	294	2	84	3	66	9	38	0	800	15	31
	mélèze	0	.	4	49	1	62	65	18	41	19	45	18	158	10
	arole	0	.	0	100	0	100	1	54	0	372	0	.	1	135
	autres résineux	0	.	0	.	0	100	0	100	0	63	0	100	1	53
	hêtre	1	77	0	73	0	0	0	.	-1	100	15	25	14	26
	érable	2	70	6	47	0	81	0	138	0	100	2	46	10	31
	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	57	6	44	1	48	8	43	12	50	10	29	37	21
	indéterminable	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	13	42	324	9	75	19	255	10	359	8	151	11	1187	4
1001-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	222	10	455	7	315	10	52	18	143	12	61	20	1239	4
	sapin	146	11	191	10	81	15	28	26	7	43	10	38	459	6
	pin	1	51	1	86	2	130	14	35	11	41	2	91	33	24
	mélèze	2	100	2	48	0	74	20	26	6	48	4	245	37	31
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	0	64	0	62	0	0	0	.	0	.	1	41
	hêtre	87	13	76	17	41	22	6	33	6	39	102	22	315	9
	érable	13	28	30	16	22	30	4	37	1	89	5	50	74	12
	frêne	4	30	9	31	17	32	5	37	1	44	10	42	46	16
	chêne	1	100	0	83	0	.	3	48	0	108	2	93	6	38
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	64	2	64
	autres feuillus	7	32	11	19	8	49	17	25	12	29	36	16	95	10
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	483	7	775	6	488	8	148	12	188	11	234	12	2307	3
601-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	596	6	245	10	264	12	14	32	59	26	16	40	1178	5
	sapin	466	7	234	10	109	14	5	49	8	34	6	87	818	5
	pin	24	25	3	45	5	54	8	35	15	28	0	.	57	15
	mélèze	11	25	2	68	8	53	4	28	3	85	0	941	28	21
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	29	33	1	67	0	48	0	0	0	.	0	.	29	31
	hêtre	530	6	174	11	109	15	7	42	12	30	32	29	853	5
	érable	72	14	23	22	19	32	4	40	3	61	1	520	119	12
	frêne	122	12	33	20	53	23	3	74	4	32	13	28	223	9
	chêne	29	21	7	42	2	48	4	42	2	91	2	133	46	17
	châtaignier	0	85	0	100	0	.	1	74	0	100	42	24	46	23
	autres feuillus	38	16	15	25	33	28	11	28	8	28	40	20	148	10
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	1916	4	735	6	602	8	61	17	116	16	152	13	3546	3
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	764	6	16	43	22	35	1	80	0	143	-1	161	791	6
	sapin	270	9	2	66	8	50	0	.	0	.	0	.	276	9
	pin	61	17	1	100	3	75	5	47	1	73	2	77	73	15
	mélèze	50	41	2	80	-1	80	0	.	-2	100	1	64	50	41
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	27	28	0	.	0	84	0	100	0	.	1	100	28	27
	hêtre	532	6	5	112	23	37	6	47	0	100	7	50	566	6
	érable	82	12	2	74	0	1680	1	51	0	.	4	50	88	12
	frêne	153	11	4	35	12	46	1	54	3	91	10	47	181	10
	chêne	105	13	0	100	4	50	1	69	0	.	8	36	117	12
	châtaignier	1	100	0	.	0	.	1	84	0	.	33	30	38	29
	autres feuillus	123	14	18	48	10	38	1	78	3	90	42	24	200	11
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0
	total	2169	4	49	31	81	22	17	30	6	91	106	17	2410	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1591	4	1014	5	671	7	264	9	567	6	166	11	4249	2
	sapin	882	5	444	7	198	10	39	21	22	23	23	31	1567	3
	pin	86	14	5	44	13	39	32	21	38	19	4	58	178	9
	mélèze	63	33	11	28	8	51	136	12	96	13	71	19	407	8
	arole	0	.	1	91	1	86	14	24	20	22	0	72	40	15
	autres résineux	56	22	1	55	1	34	0	91	1	34	1	95	57	20
	hêtre	1149	4	249	9	170	12	20	24	18	26	157	16	1696	3
	érable	169	9	59	13	42	22	9	25	4	48	12	51	285	7
	frêne	279	8	44	16	81	18	9	32	9	36	33	22	435	6
	chêne	136	11	7	40	5	37	7	29	2	80	12	37	163	10
	châtaignier	2	77	0	100	0	.	2	56	0	100	77	18	83	17
	autres feuillus	168	11	49	20	51	21	38	17	35	22	129	11	469	6
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	4579	2	1884	4	1241	5	571	6	811	5	685	6	9629	1

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. 1305279. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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