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nombre de tiges #73
Nombre de tiges de tous les arbres et arbustes vifs (sur pied et à terre) d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP).

diamètre à hauteur de poitrine (classes de diamètre) #1029
Diamètre à hauteur de poitrine (DHP) des arbres et arbustes à partir de 12 cm de DHP, en classes de diamètre. Source: relevé de terrain (MID 60: Brusthöhendurchmesser, MID 62: Umfang)

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 IFN1-IFN5 #2382
Forêt dont moins des deux tiers de la surface était couverte d'arbustes et qui était atteignable à pied lors des cinq inventaires IFN1 (1983-1985), IFN2 (1993-1995), IFN3 (2004-2006), IFN4 (2009-2017) et IFN5 (2018-2026).

réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5 #1746
Sous-réseaux 1, 2, 3, 4 et 5 des relevés de terrain sur le réseau d'échantillonnage avec un maillage de 1,4 km (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.

IFN5
nombre de tiges
diamètre à hauteur de poitrine (classes de diamètre) · essence principale
découpage régional: région de production
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région de production
		Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
diamètre à hauteur de poitrine (classes de diamètre)	essence principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
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	.
12-15 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2893	16	4727	12	6269	12	13990	7	1909	23	29787	5
	sapin	3431	12	2657	13	3574	13	1051	17	394	32	11106	7
	pin	19	100	115	47	135	71	1894	24	16	100	2179	21
	mélèze	74	80	310	53	108	63	1141	17	506	33	2140	15
	arole	0	.	0	.	0	.	869	37	16	100	885	36
	autres résineux	225	52	314	43	56	58	547	33	20	100	1162	22
	hêtre	5490	11	4950	12	2924	12	2305	13	2810	15	18478	6
	érable	2123	16	1473	16	1142	18	1767	16	405	31	6910	8
	frêne	806	27	748	19	450	28	807	24	888	28	3699	12
	chêne	678	50	280	33	21	100	508	37	440	42	1927	23
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	0	1985	26	1985	26
	autres feuillus	1688	14	2709	14	1495	16	4571	12	4661	14	15123	7
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	17427	6	18281	6	16174	7	29448	5	14050	9	95381	3
16-23 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3874	11	7027	12	8926	9	19157	6	2724	16	41708	4
	sapin	4734	10	2828	14	4541	11	1699	15	339	33	14142	6
	pin	203	39	196	52	191	84	3254	19	49	100	3893	17
	mélèze	0	.	616	54	122	63	2198	14	1119	23	4055	13
	arole	0	.	0	.	0	.	991	21	16	100	1007	21
	autres résineux	297	31	348	37	111	47	280	31	0	.	1035	18
	hêtre	5765	9	5036	9	4776	10	3400	14	4104	15	23081	5
	érable	2430	13	2154	14	1902	15	2009	15	454	39	8949	7
	frêne	955	18	1061	20	989	19	1177	21	781	27	4963	9
	chêne	485	40	592	37	21	100	509	35	608	39	2214	19
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	18	100	3421	18	3438	18
	autres feuillus	1425	15	2556	13	1313	16	4700	13	5275	14	15269	7
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	20167	5	22414	5	22892	5	39392	4	18888	6	123754	2
24-35 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3736	12	5519	11	9428	8	17060	6	2673	18	38415	4
	sapin	3401	11	2359	14	3660	12	1474	16	303	39	11198	6
	pin	577	32	270	35	296	69	2545	16	83	81	3771	14
	mélèze	17	100	206	48	67	78	2658	13	1766	18	4714	10
	arole	0	.	0	.	0	.	1407	19	16	100	1424	19
	autres résineux	86	53	122	51	53	58	50	58	0	.	311	28
	hêtre	5979	9	4236	9	4810	10	2922	13	3486	16	21432	5
	érable	1611	13	1641	15	2089	13	1705	15	196	41	7242	7
	frêne	596	24	1113	17	1080	24	887	22	438	38	4114	11
	chêne	749	27	620	23	86	50	215	35	635	28	2304	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	71	81	3334	16	3405	16
	autres feuillus	633	19	1337	15	795	21	1469	17	3135	14	7369	8
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	17386	5	17421	5	22364	5	32462	4	16066	6	105699	2
36-51 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3077	9	3674	8	7694	6	12601	5	2331	14	29377	3
	sapin	2621	10	1905	10	2605	8	1233	14	259	32	8622	5
	pin	730	20	548	18	213	47	1311	15	61	52	2863	10
	mélèze	35	44	145	29	16	71	2823	11	1167	16	4185	9
	arole	0	.	0	.	0	.	624	16	0	.	624	16
	autres résineux	42	58	116	36	0	.	0	.	8	100	166	29
	hêtre	4968	6	3467	7	3248	9	1733	12	1217	13	14632	4
	érable	777	12	612	13	682	14	588	15	66	50	2726	7
	frêne	460	18	1062	14	636	21	366	22	100	35	2624	9
	chêne	450	22	533	17	78	41	118	38	238	30	1417	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	33	51	1027	18	1060	17
	autres feuillus	336	29	513	20	105	26	319	21	838	15	2111	10
	indéterminable	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	13496	4	12575	4	15277	4	21748	3	7313	6	70407	2
=52 cm	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1936	9	1867	10	4670	6	6877	5	1376	15	16727	3
	sapin	1541	10	1713	10	2387	8	1007	14	268	27	6915	5
	pin	129	27	283	20	84	41	324	21	14	100	834	12
	mélèze	21	57	118	28	29	61	2476	9	743	14	3387	8
	arole	0	.	0	.	0	.	292	21	0	.	292	21
	autres résineux	63	71	182	41	7	100	0	.	16	100	268	33
	hêtre	1415	9	2109	8	1191	12	677	16	474	16	5866	5
	érable	145	23	126	29	199	23	123	28	0	.	593	13
	frêne	142	26	552	16	118	39	119	28	33	72	964	12
	chêne	130	31	471	18	8	100	65	52	57	41	730	14
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	21	58	541	21	562	21
	autres feuillus	58	43	209	27	46	46	146	42	53	42	512	18
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	5581	5	7630	4	8739	4	12125	4	3576	8	37650	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	15516	8	22814	7	36987	6	69685	4	11014	13	156015	3
	sapin	15727	7	11462	8	16768	8	6463	11	1563	25	51983	4
	pin	1658	19	1411	17	920	55	9327	14	223	72	13541	11
	mélèze	148	44	1395	35	342	44	11296	8	5302	15	18482	7
	arole	0	.	0	.	0	.	4183	18	49	100	4231	17
	autres résineux	712	31	1083	25	227	33	877	29	44	70	2942	15
	hêtre	23618	5	19798	6	16948	7	11036	10	12090	13	83489	3
	érable	7086	10	6005	10	6014	11	6192	11	1122	28	26420	5
	frêne	2960	13	4535	10	3272	16	3356	16	2240	24	16364	7
	chêne	2492	26	2495	16	213	33	1413	27	1978	26	8591	12
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	143	47	10308	14	10450	13
	autres feuillus	4140	11	7324	10	3755	13	11204	11	13962	11	40383	5
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	74057	3	78322	3	85446	4	135175	3	59893	5	432892	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. 1349108. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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