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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 total de tiges avec les deux principaux dégâts
déclivité (classes de 20%) · cause de dégâts aux arbres (10 classes)
découpage régional: région biogéographique
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région biogéographique
		Jura		Plateau		nord des Alpes		ouest des Alpes centrales		est des Alpes centrales		Sud des Alpes		Suisse
déclivité (classes de 20%)	cause de dégâts aux arbres (10 classes)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	causes diverses	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	intempérie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbres morts	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
=20%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	16187	9	43507	5	9517	15	1053	55	2739	28	1144	43	74146	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100
	causes diverses	521	22	1749	14	514	30	32	100	109	46	20	100	2945	11
	indéterminable	1973	13	5835	8	1515	18	110	46	696	32	336	50	10465	6
	récolte de bois	745	23	2901	11	408	31	0	.	0	.	0	.	4054	10
	autre activité humaine	201	32	518	24	92	39	18	100	44	48	28	100	902	17
	intempérie	262	32	454	18	181	37	36	71	0	0	25	78	957	14
	arbres vifs à terre	18	100	102	39	15	100	0	.	0	.	20	100	155	33
	arbres morts	1575	18	3377	10	1288	22	245	59	318	39	308	54	7111	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	19857	8	20718	8	24572	8	3535	26	6745	15	7070	16	82498	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	59	100	0	.	62	69	0	0	0	.	69	59	191	44
	causes diverses	845	20	949	22	1911	20	220	75	321	28	650	40	4897	12
	indéterminable	3035	10	3167	10	4763	11	630	24	2236	17	1375	19	15206	5
	récolte de bois	1149	16	1280	17	725	22	17	100	37	62	90	100	3298	10
	autre activité humaine	332	25	462	40	790	27	42	61	228	40	175	37	2030	15
	intempérie	587	23	452	22	764	22	84	52	211	32	164	37	2262	11
	arbres vifs à terre	35	100	33	71	100	39	18	100	52	58	103	57	340	26
	arbres morts	2721	14	2214	14	4353	15	660	41	1321	24	999	26	12268	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	13072	11	6926	15	26565	8	11579	13	14520	11	14802	13	87463	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	64	124	64
	chute de pierres	342	35	102	92	515	36	153	51	257	67	420	33	1789	19
	causes diverses	468	31	193	28	1834	16	725	40	671	22	1029	21	4922	10
	indéterminable	2337	13	1022	20	6363	9	2742	15	4194	11	5027	12	21685	5
	récolte de bois	525	23	370	29	1020	20	7	100	274	29	90	47	2287	12
	autre activité humaine	264	38	72	64	770	23	405	41	259	33	133	40	1903	15
	intempérie	547	23	238	34	653	18	528	37	537	24	1585	24	4087	12
	arbres vifs à terre	34	71	102	43	215	32	200	60	160	46	389	40	1101	20
	arbres morts	3107	14	1327	20	6806	10	3116	18	2568	16	4372	15	21294	6
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	5551	18	800	33	22143	9	9698	13	12099	12	13050	11	63341	5
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	408	74	408	74
	chute de pierres	1001	29	7	100	2986	18	797	27	575	25	1047	21	6412	11
	causes diverses	81	47	0	0	1187	18	498	34	725	26	1815	21	4305	12
	indéterminable	1125	23	255	44	6191	9	2870	15	4903	13	4024	13	19370	6
	récolte de bois	146	50	71	55	424	32	109	48	146	36	14	70	911	19
	autre activité humaine	8	100	17	100	512	31	136	59	163	45	116	46	951	21
	intempérie	112	42	17	100	855	20	501	24	538	29	848	19	2872	11
	arbres vifs à terre	26	78	0	.	493	36	236	42	293	54	306	38	1355	21
	arbres morts	1524	20	465	69	7313	11	2470	17	3525	15	4118	15	19415	6
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	805	40	220	61	7614	14	3351	20	3473	21	7583	16	23046	8
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	97	100	104	94
	chute de pierres	932	40	7	100	2857	21	542	36	828	29	1539	20	6706	12
	causes diverses	0	.	79	100	467	31	161	46	40	46	967	45	1714	27
	indéterminable	142	41	132	78	2826	15	1380	25	1542	25	2622	17	8643	9
	récolte de bois	31	71	0	.	171	43	31	64	18	100	7	100	259	32
	autre activité humaine	7	100	0	.	63	48	65	68	19	100	80	68	233	34
	intempérie	34	70	0	.	538	25	223	36	205	45	1026	34	2026	19
	arbres vifs à terre	0	.	17	100	102	52	68	48	95	56	200	37	482	23
	arbres morts	375	43	78	73	2496	18	1716	22	1243	23	2752	20	8660	10
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	283	71	0	.	3193	25	774	34	1240	27	2711	22	8202	13
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	33	100
	chute de pierres	26	100	0	.	1620	25	566	47	594	41	844	26	3650	16
	causes diverses	0	.	0	.	174	43	29	61	54	71	74	49	330	28
	indéterminable	127	87	0	.	1126	25	388	44	670	31	1451	27	3763	15
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	21	100	0	.	0	.	28	75	49	61
	intempérie	23	100	0	.	156	44	57	58	59	53	236	30	530	21
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	165	60	104	71	18	100	78	78	365	38
	arbres morts	115	76	0	.	1666	25	526	41	412	35	889	27	3609	15
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	55755	4	72170	4	93605	4	29989	7	40817	6	46360	5	338696	2
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	662	50	669	49
	chute de pierres	2361	20	116	82	8047	11	2059	19	2254	18	3918	11	18755	7
	causes diverses	1915	13	2970	11	6087	9	1666	23	1921	13	4555	14	19114	5
	indéterminable	8739	6	10410	6	22785	4	8120	8	14241	7	14836	6	79131	2
	récolte de bois	2596	10	4623	9	2748	11	164	36	476	21	202	50	10809	5
	autre activité humaine	813	18	1069	21	2247	14	667	29	713	20	559	21	6067	8
	intempérie	1564	13	1161	13	3147	10	1428	17	1551	15	3884	14	12735	6
	arbres vifs à terre	114	44	254	26	1091	20	625	28	619	30	1095	20	3798	11
	arbres morts	9415	7	7461	8	23922	5	8733	10	9387	8	13438	7	72357	3
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.

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. 1267471. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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