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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 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 (accroissement brut)
altitude (par classes de 400 m) · 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
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	±%	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	.
>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	71	-1	92	0	.	5	40	1	110	1	100	28	28	72	16	19	28	131	12
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	76	0	.	0	100	0	100	0	.	1	54	2	95	0	84	4	55
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	48	22	47	18	22	29	117	13
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	100	0	.	14	25	20	21	0	72	36	16
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	1	41	0	.	1	41
	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	100	0	.	0	100
	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	68	0	87	0	.	0	54
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	71	1	121	0	.	5	38	2	71	1	100	91	17	142	12	41	24	289	8
1401-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	11	38	0	.	-2	273	0	.	0	.	74	18	85	17	12	54	122	13	19	29	36	30	171	12	292	9	71	17	905	5
	sapin	1	66	0	.	0	0	0	.	0	.	10	39	1	149	1	73	11	32	1	94	0	.	6	35	6	46	8	47	46	17
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	305	0	71	1	53	2	100	0	.	3	66	9	38	0	800	15	31
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	49	0	100	0	77	65	18	41	19	45	18	158	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	1	54	0	372	0	.	1	135
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	63	0	100	1	53
	hêtre	1	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	0	0	0	100	0	.	0	.	0	.	-1	100	15	25	14	26
	érable	0	80	0	.	1	83	0	.	0	.	0	450	1	44	0	100	5	48	0	.	0	100	0	138	0	100	2	46	10	31
	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	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	41	0	39	0	96	5	50	0	81	0	66	8	43	12	50	10	29	37	21
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	14	33	0	.	0	1332	0	.	0	.	84	18	87	17	14	49	148	12	23	26	37	29	255	10	359	8	151	11	1187	4
1001-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	210	10	0	.	5	55	3	80	4	67	160	14	218	10	199	12	75	16	57	24	62	25	52	18	143	12	61	20	1239	4
	sapin	135	12	0	.	6	68	1	76	3	70	59	17	108	15	64	18	25	32	10	39	9	36	28	26	7	43	10	38	459	6
	pin	1	51	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	842	0	97	0	90	2	162	14	35	11	41	2	91	33	24
	mélèze	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	2	52	0	.	0	77	20	26	6	48	4	245	37	31
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	100	0	100	0	75	0	.	0	0	0	.	0	.	1	41
	hêtre	75	14	-1	100	7	37	2	81	3	65	18	27	39	26	28	25	20	34	7	45	6	76	6	33	6	39	102	22	315	9
	érable	12	30	0	.	1	51	0	107	0	.	9	26	12	29	15	26	8	27	-1	479	9	35	4	37	1	89	5	50	74	12
	frêne	3	33	0	.	0	.	1	100	1	74	1	39	5	57	8	55	3	33	4	48	5	53	5	37	1	44	10	42	46	16
	chêne	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	93	0	.	0	.	3	48	0	108	2	93	6	38
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	64	2	64
	autres feuillus	6	37	0	.	1	74	0	.	0	100	4	32	3	36	1	65	4	31	3	56	4	91	17	25	12	29	36	16	95	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
	total	447	7	-1	100	19	38	7	58	11	48	252	12	385	9	316	10	139	13	80	20	97	20	148	12	188	11	234	12	2307	3
601-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	112	13	36	26	163	14	132	14	146	14	42	20	178	12	212	14	26	27	17	35	38	25	14	32	59	26	16	40	1178	5
	sapin	186	10	12	45	52	20	124	14	94	17	27	35	205	10	95	16	7	34	5	43	10	34	5	49	8	34	6	87	818	5
	pin	12	39	0	1689	2	75	4	55	6	37	0	.	3	44	0	261	0	377	3	66	1	100	8	35	15	28	0	.	57	15
	mélèze	1	62	1	86	4	41	2	53	3	52	1	100	0	63	2	59	1	144	0	.	5	70	4	28	3	85	0	941	28	21
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	6	72	0	63	7	74	10	48	6	85	0	.	1	67	0	55	0	.	0	100	0	90	0	0	0	.	0	.	29	31
	hêtre	194	9	70	17	73	16	114	14	78	17	21	29	122	14	86	14	32	23	11	37	13	80	7	42	12	30	32	29	853	5
	érable	32	17	5	96	12	34	7	35	16	32	2	51	16	30	14	40	5	34	3	42	2	109	4	40	3	61	1	520	119	12
	frêne	25	19	6	48	26	27	15	33	52	20	11	33	17	29	34	21	4	49	5	59	14	69	3	74	4	32	13	28	223	9
	chêne	12	30	2	73	8	39	5	62	2	69	1	174	3	42	2	52	3	68	0	86	0	.	4	42	2	91	2	133	46	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	74	0	100	42	24	46	23
	autres feuillus	16	25	2	52	3	41	5	45	13	33	1	79	8	40	22	34	6	35	5	52	6	76	11	28	8	28	40	20	148	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
	total	594	6	134	15	349	10	417	9	415	9	106	18	552	8	467	9	83	17	50	22	90	26	61	17	116	16	152	13	3546	3
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	53	22	51	20	47	26	219	12	401	9	0	.	15	49	15	44	2	75	5	71	2	100	1	80	0	143	-1	161	791	6
	sapin	32	25	14	42	12	57	113	15	100	15	0	.	2	72	3	55	0	100	5	68	0	100	0	.	0	.	0	.	276	9
	pin	7	55	10	34	7	45	3	71	33	25	0	.	0	0	2	99	1	100	1	82	0	.	5	47	1	73	2	77	73	15
	mélèze	0	911	9	75	4	53	7	45	31	64	0	.	0	100	-1	80	1	100	0	.	0	.	0	.	-2	100	1	64	50	41
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	10	54	2	90	5	53	10	37	0	.	0	.	0	84	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	100	28	27
	hêtre	43	19	94	15	48	28	120	13	226	9	0	.	2	237	21	32	2	61	0	759	3	180	6	47	0	100	7	50	566	6
	érable	12	26	13	29	6	36	18	25	34	22	0	.	1	134	-1	166	1	89	1	64	0	77	1	51	0	.	4	50	88	12
	frêne	12	35	21	31	26	26	34	28	59	17	0	.	1	43	11	49	2	44	0	154	1	85	1	54	3	91	10	47	181	10
	chêne	10	39	12	48	28	28	16	28	37	21	0	.	0	0	1	54	0	100	3	63	0	.	1	69	0	.	8	36	117	12
	châtaignier	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	84	0	.	33	30	38	29
	autres feuillus	10	39	28	40	22	30	12	34	51	19	0	.	4	68	8	48	12	56	2	61	0	73	1	78	3	90	42	24	200	11
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0
	total	180	12	263	11	203	14	548	8	980	6	0	.	26	42	60	26	22	45	16	53	6	86	17	30	6	91	106	17	2410	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	388	7	88	16	212	12	354	9	552	7	282	10	495	7	439	9	232	9	99	16	140	15	264	9	567	6	166	11	4249	2
	sapin	354	7	26	31	70	18	239	10	197	11	96	15	319	8	163	12	43	21	21	27	20	25	39	21	22	23	23	31	1567	3
	pin	20	30	11	35	9	39	7	44	39	22	0	100	4	55	3	81	1	75	7	43	3	111	32	21	38	19	4	58	178	9
	mélèze	3	72	10	69	8	34	9	38	33	59	1	100	1	53	2	80	9	32	0	100	6	63	136	12	96	13	71	19	407	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	100	0	100	0	100	0	.	14	24	20	22	0	72	40	15
	autres résineux	6	71	11	52	8	62	15	36	15	40	0	100	1	61	1	42	0	100	0	60	0	90	0	91	1	34	1	95	57	20
	hêtre	312	7	163	11	128	14	236	9	307	8	38	20	164	13	135	11	53	19	18	31	21	56	20	24	18	26	157	16	1696	3
	érable	56	13	18	34	20	24	25	20	49	18	11	25	29	20	28	25	19	20	3	130	11	34	9	25	4	48	12	51	285	7
	frêne	39	16	27	26	52	19	49	22	111	13	12	31	22	25	53	19	10	26	9	39	20	50	9	32	9	36	33	22	435	6
	chêne	23	23	14	43	36	23	21	26	39	20	1	174	3	42	3	38	3	61	3	60	0	.	7	29	2	80	12	37	163	10
	châtaignier	0	.	0	.	2	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	56	0	100	77	18	83	17
	autres feuillus	32	18	29	38	26	26	17	27	64	16	6	29	14	28	32	27	28	30	9	32	10	54	38	17	35	22	129	11	469	6
	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	1233	4	396	9	572	8	973	6	1407	5	446	8	1055	5	859	6	397	8	170	13	230	14	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. 1305281. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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