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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: n/ha
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)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
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	301	6	282	4	339	10	495	37	323	19	331	28	296	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	100
	causes diverses	10	20	11	13	18	28	15	91	13	41	6	93	12	10
	indéterminable	37	11	38	7	54	14	52	22	82	25	97	38	42	6
	récolte de bois	14	21	19	11	15	29	0	.	0	.	0	.	16	9
	autre activité humaine	4	32	3	24	3	37	9	91	5	43	8	94	4	16
	intempérie	5	32	3	17	6	36	17	58	0	.	7	71	4	14
	arbres vifs à terre	0	100	1	39	1	100	0	.	0	.	6	93	1	32
	arbres morts	29	17	22	10	46	19	115	44	38	33	89	41	28	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	291	5	287	5	328	6	323	19	255	10	328	10	301	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	1	100	0	.	1	68	0	.	0	.	3	58	1	44
	causes diverses	12	19	13	21	26	19	20	73	12	25	30	38	18	11
	indéterminable	44	8	44	8	64	9	58	16	84	13	64	14	55	4
	récolte de bois	17	15	18	15	10	21	2	98	1	61	4	99	12	10
	autre activité humaine	5	24	6	39	11	26	4	58	9	38	8	34	7	15
	intempérie	9	22	6	21	10	21	8	49	8	30	8	34	8	11
	arbres vifs à terre	1	100	0	70	1	39	2	99	2	57	5	55	1	26
	arbres morts	40	12	31	13	58	13	60	37	50	21	46	23	45	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	287	7	281	9	280	5	329	8	284	7	331	10	295	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63	0	64
	chute de pierres	8	34	4	91	5	35	4	50	5	66	9	33	6	18
	causes diverses	10	30	8	25	19	15	21	39	13	20	23	19	17	10
	indéterminable	51	10	42	17	67	7	78	11	82	8	112	9	73	4
	récolte de bois	12	22	15	27	11	19	0	100	5	28	2	46	8	11
	autre activité humaine	6	37	3	63	8	23	12	40	5	32	3	39	6	15
	intempérie	12	22	10	33	7	17	15	36	11	23	35	23	14	12
	arbres vifs à terre	1	70	4	41	2	31	6	59	3	45	9	39	4	20
	arbres morts	68	11	54	17	72	9	89	15	50	14	98	13	72	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	342	10	207	13	278	6	281	9	278	9	280	8	282	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	74	2	74
	chute de pierres	62	25	2	96	37	17	23	25	13	23	22	20	29	10
	causes diverses	5	45	0	.	15	17	14	32	17	24	39	20	19	11
	indéterminable	69	18	66	31	78	6	83	11	113	10	86	11	86	5
	récolte de bois	9	48	18	47	5	32	3	47	3	35	0	70	4	19
	autre activité humaine	0	99	4	96	6	30	4	58	4	44	2	45	4	21
	intempérie	7	39	4	96	11	19	15	22	12	28	18	17	13	10
	arbres vifs à terre	2	77	0	.	6	35	7	41	7	53	7	37	6	20
	arbres morts	94	14	120	62	92	9	72	14	81	12	88	13	87	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	233	25	208	18	255	10	228	13	224	14	273	12	249	6
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	4	100	1	94
	chute de pierres	270	25	7	81	96	18	37	32	53	25	55	17	73	11
	causes diverses	0	.	74	81	16	30	11	43	3	44	35	43	19	27
	indéterminable	41	27	125	52	95	11	94	20	99	19	94	13	94	7
	récolte de bois	9	64	0	.	6	42	2	62	1	99	0	99	3	31
	autre activité humaine	2	95	0	.	2	47	4	66	1	99	3	67	3	33
	intempérie	10	63	0	.	18	23	15	33	13	42	37	32	22	18
	arbres vifs à terre	0	.	16	83	3	51	5	46	6	54	7	35	5	22
	arbres morts	108	29	74	44	84	14	117	17	80	17	99	17	94	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	412	6	0	.	263	18	156	21	194	14	186	15	212	9
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	1	99
	chute de pierres	38	70	0	.	133	19	114	39	93	33	58	21	94	13
	causes diverses	0	.	0	.	14	39	6	55	8	67	5	47	9	27
	indéterminable	186	50	0	.	93	18	78	35	105	21	100	23	97	12
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	2	99	0	.	0	.	2	73	1	60
	intempérie	33	70	0	.	13	41	11	52	9	47	16	25	14	19
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	14	57	21	66	3	97	5	77	9	37
	arbres morts	167	26	0	.	137	18	106	31	65	25	61	22	93	12
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	297	3	282	3	293	3	293	5	269	4	292	5	288	2
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	4	50	1	49
	chute de pierres	13	20	0	82	25	11	20	19	15	18	25	11	16	7
	causes diverses	10	13	12	11	19	9	16	22	13	13	29	14	16	5
	indéterminable	46	5	41	5	71	4	79	7	94	5	93	5	67	2
	récolte de bois	14	10	18	8	9	11	2	35	3	21	1	50	9	5
	autre activité humaine	4	18	4	21	7	14	7	28	5	20	4	21	5	8
	intempérie	8	13	5	13	10	9	14	17	10	14	24	14	11	6
	arbres vifs à terre	1	44	1	26	3	20	6	28	4	30	7	20	3	11
	arbres morts	50	7	29	8	75	5	85	8	62	7	85	7	62	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. 1267487. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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