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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 production #49
Découpage de la Suisse en cinq régions (Jura, Plateau, Préalpes, Alpes et Sud des Alpes) avec des conditions de croissance et de production de bois relativement homogènes. Les régions de production ont été définies par l'Office fédéral des forêts bien avant le premier inventaire forestier national (IFN1, 1983-1985). À une petite exception près au bord du lac Léman, les frontières des régions de production suivent encore les frontières communales de l'époque. Contrairement à l'IFN, la statistique forestière gérée par l'Office fédéral de la statistique se base non pas sur les régions de production, mais sur les zones forestières, dont la délimitation est légèrement différente.

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 production
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 production
		Jura		Plateau		Préalpes		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	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	2	283	82	17	18	29	102	15
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	153	-1	185	0	84	0	697
	mélèze	0	.	0	.	0	.	86	16	22	29	108	14
	arole	0	.	0	.	1	100	32	18	0	72	33	17
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	369	0	.	0	369
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	84	0	.	0	84
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	total	0	.	0	.	3	159	199	11	40	24	242	10
1401-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	6	83	-2	273	76	34	467	9	50	26	604	8
	sapin	1	66	0	0	16	34	24	22	7	53	47	18
	pin	0	.	0	.	0	419	6	102	0	800	6	111
	mélèze	0	.	0	.	0	.	93	16	44	18	137	12
	arole	0	.	0	.	0	100	0	361	0	.	0	292
	autres résineux	0	.	0	.	0	100	0	107	0	100	1	82
	hêtre	1	77	0	.	0	100	-1	116	14	24	13	25
	érable	0	80	1	83	1	168	5	49	2	71	9	36
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	57	0	.	1	52	13	41	9	32	23	27
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	8	62	0	1332	93	29	608	7	124	14	840	7
1001-1400 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	180	12	10	46	383	13	300	10	43	33	912	7
	sapin	127	12	9	52	189	12	69	19	9	42	393	8
	pin	1	57	0	.	-1	56	21	36	2	91	24	35
	mélèze	-2	100	0	.	0	71	27	24	1	734	29	41
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	0	.	0	64	0	114	0	.	0	51
	hêtre	67	16	11	29	69	17	38	25	97	23	280	10
	érable	12	30	0	283	35	16	17	33	5	55	68	13
	frêne	3	33	1	60	12	38	16	24	10	44	43	18
	chêne	1	100	0	.	0	100	3	53	2	105	6	45
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	283	-1	283
	autres feuillus	4	56	1	60	0	906	24	26	22	24	53	18
	indéterminable	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	393	8	33	28	688	9	515	8	191	15	1807	5
601-1000 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	107	20	332	10	332	12	114	18	12	58	890	7
	sapin	167	12	232	10	271	10	27	23	6	87	688	6
	pin	6	75	6	64	1	149	14	40	0	.	29	31
	mélèze	1	70	9	28	3	45	13	36	0	402	27	22
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	6	65	22	38	1	98	0	74	0	.	28	32
	hêtre	242	9	232	10	191	11	65	20	28	31	747	5
	érable	35	21	31	23	26	28	14	25	1	520	106	13
	frêne	28	20	81	16	57	16	23	32	11	32	198	9
	chêne	11	29	12	41	4	54	9	35	2	159	39	20
	châtaignier	0	.	0	85	0	.	1	118	28	38	30	36
	autres feuillus	12	35	13	35	15	45	19	34	28	26	89	15
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	615	6	971	6	901	7	299	11	115	16	2871	3
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	96	15	582	8	24	41	9	44	-1	120	696	7
	sapin	39	24	204	11	5	45	3	131	0	.	247	10
	pin	11	42	21	47	2	99	6	40	1	74	42	27
	mélèze	9	75	37	52	0	432	0	1079	1	64	46	44
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	11	54	16	29	0	84	0	100	1	100	27	27
	hêtre	131	12	331	9	18	49	10	55	6	54	491	7
	érable	19	25	55	15	-1	318	3	39	3	53	80	13
	frêne	31	25	112	14	10	51	6	48	9	52	167	11
	chêne	15	51	69	16	1	54	3	50	7	40	95	15
	châtaignier	0	.	1	100	0	.	-1	218	1	1137	1	1493
	autres feuillus	33	36	67	18	8	52	16	46	29	33	156	14
	indéterminable	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0
	total	394	9	1495	5	69	23	54	26	57	29	2048	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	389	9	921	6	815	8	973	5	120	17	3198	3
	sapin	333	8	446	7	478	7	122	13	22	33	1348	4
	pin	19	36	27	39	2	163	45	26	4	58	98	18
	mélèze	8	84	46	42	3	47	219	10	67	20	361	9
	arole	0	.	0	.	1	94	32	18	0	72	36	17
	autres résineux	17	42	38	25	1	55	1	85	1	95	54	21
	hêtre	441	6	574	6	273	9	111	15	146	16	1486	4
	érable	67	14	87	13	61	15	39	18	11	57	257	7
	frêne	62	15	194	10	77	14	45	19	29	24	394	7
	chêne	28	31	81	15	5	45	14	26	11	42	133	11
	châtaignier	0	.	1	66	0	.	0	4669	28	54	29	53
	autres feuillus	50	26	81	16	23	37	72	18	88	15	313	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	1411	4	2496	3	1739	5	1674	4	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. 1306473. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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