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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.

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 net
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	.	6	90	2	75	19	42	58	19	18	29	102	15
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	1230	0	100	0	91	-2	126	0	84	0	697
	mélèze	0	.	1	100	0	.	40	27	46	19	22	29	108	14
	arole	0	.	1	100	0	100	13	26	18	24	0	72	33	17
	autres résineux	0	.	0	.	0	0	0	0	0	369	0	.	0	369
	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	132	0	87	0	.	0	84
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	0	.	8	71	3	59	72	21	120	13	40	24	242	10
1401-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	4	150	142	23	28	62	141	14	231	11	50	26	604	8
	sapin	1	66	26	24	1	186	6	35	6	46	7	53	47	18
	pin	0	.	0	629	2	84	-1	371	5	72	0	800	6	111
	mélèze	0	.	2	168	0	243	59	20	31	25	44	18	137	12
	arole	0	.	0	100	0	100	1	54	-1	144	0	.	0	292
	autres résineux	0	.	0	.	0	100	0	100	0	1033	0	100	1	82
	hêtre	1	77	0	73	0	0	0	.	-1	100	14	24	13	25
	érable	2	70	6	48	0	81	0	151	0	100	2	71	9	36
	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	0	1606	1	70	5	60	8	51	9	32	23	27
	indéterminable	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	8	77	175	19	32	55	211	12	280	10	124	14	840	7
1001-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	189	12	289	14	242	16	41	22	117	14	43	33	912	7
	sapin	136	12	150	14	75	16	25	28	4	115	9	42	393	8
	pin	1	57	0	510	1	638	9	59	10	43	2	91	24	35
	mélèze	-2	100	2	48	0	118	19	28	5	62	1	734	29	41
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	0	64	0	113	0	0	0	.	0	.	0	51
	hêtre	79	14	60	20	37	25	6	34	5	54	97	23	280	10
	érable	12	31	28	18	20	33	4	39	1	89	5	55	68	13
	frêne	4	30	7	41	17	32	5	38	1	44	10	44	43	18
	chêne	1	100	0	119	0	.	2	61	0	108	2	105	6	45
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	283	-1	283
	autres feuillus	6	46	3	86	-1	712	13	30	7	49	22	24	53	18
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	426	7	539	9	390	12	124	14	151	13	191	15	1807	5
601-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	441	9	190	14	193	19	10	51	57	26	12	58	890	7
	sapin	399	8	190	12	91	17	3	109	8	34	6	87	688	6
	pin	12	50	2	63	2	145	2	149	9	43	0	.	29	31
	mélèze	10	26	2	68	7	53	4	32	3	85	0	402	27	22
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	28	33	0	140	0	48	0	0	0	.	0	.	28	32
	hêtre	473	7	144	14	94	17	6	42	12	31	28	31	747	5
	érable	66	15	20	25	14	45	3	38	2	62	1	520	106	13
	frêne	109	13	29	21	48	22	2	136	4	32	11	32	198	9
	chêne	24	26	6	47	1	90	4	42	2	91	2	159	39	20
	châtaignier	0	85	0	100	0	.	1	109	0	100	28	38	30	36
	autres feuillus	25	25	11	37	17	50	4	69	4	58	28	26	89	15
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	1589	4	593	8	467	11	38	27	102	18	115	16	2871	3
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	675	7	15	43	16	49	1	80	0	143	-1	120	696	7
	sapin	243	10	2	66	6	82	0	.	0	.	0	.	247	10
	pin	32	34	1	100	3	89	4	49	1	106	1	74	42	27
	mélèze	46	44	2	80	-1	80	0	.	-2	100	1	64	46	44
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	26	28	0	.	0	84	0	100	0	.	1	100	27	27
	hêtre	462	7	4	145	18	47	6	46	0	100	6	54	491	7
	érable	74	13	2	74	0	1391	1	51	0	.	3	53	80	13
	frêne	142	12	2	60	12	46	0	166	3	91	9	52	167	11
	chêne	84	16	0	100	3	48	1	87	0	.	7	40	95	15
	châtaignier	1	100	0	.	0	.	-1	218	0	.	1	1137	1	1493
	autres feuillus	100	17	17	48	6	63	0	223	3	90	29	33	156	14
	indéterminable	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0
	total	1886	4	44	32	63	26	12	31	5	101	57	29	2048	4
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. 1306469. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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