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nombre total de tiges avec les deux principaux dégâts #415
Nombre de tiges d'arbres et d'arbustes vifs et morts (sur pied et à terre) d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP) présentant des dégâts. Pour chaque arbre, seuls les deux principaux dégâts sont pris en compte. Un même arbre pouvant présenter simultanément plusieurs dégâts, il peut contribuer plusieurs fois au nombre total de tiges avec les deux principaux dégâts.

déclivité (classes de 20%) #1083
Inclinaison de la pente en classes de 20%. Source: modèle numérique du terrain MNT25 de Swisstopo

cause de dégâts aux arbres (10 classes) #2666
Cause des dégâts aux arbres et arbustes à partir d'un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) de 12 cm, en dix classes. Huit de ces classes concernent exclusivement les arbres et arbustes vifs sur pied à partir d'un DHP de 12 cm, tandis que les arbres et arbustes verts à terre et les arbres et arbustes morts à partir d'un DHP de 12 cm constituent chacun une classe. Source: relevé de terrain (MID 1029: Baumschadenursache, MID 1018: Baumzustand)

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 total de tiges avec les deux principaux dégâts
déclivité (classes de 20%) · cause de dégâts aux arbres (10 classes)
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
déclivité (classes de 20%)	cause de dégâts aux arbres (10 classes)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	causes diverses	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	intempérie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arbres morts	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
=20%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	17150	9	39551	5	9257	14	5175	21	344	61	71477	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	causes diverses	717	21	1425	14	313	33	362	38	20	100	2837	11
	indéterminable	2441	11	4989	9	1252	18	967	27	67	50	9716	6
	récolte de bois	802	22	2787	12	416	30	0	.	0	.	4006	10
	autre activité humaine	178	34	468	25	78	59	91	44	0	.	815	18
	intempérie	213	30	520	20	140	41	36	71	6	100	915	15
	arbres vifs à terre	43	61	63	51	14	100	15	100	20	100	155	33
	arbres morts	1675	17	2977	11	1017	23	872	29	128	100	6670	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	19018	8	16940	9	22424	9	11856	12	5409	18	75647	5
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	59	100	0	.	62	69	0	.	69	59	191	44
	causes diverses	769	21	874	24	1122	26	880	25	605	42	4249	12
	indéterminable	3024	10	2493	11	3568	11	3599	13	1046	22	13729	6
	récolte de bois	1193	16	1009	16	677	22	131	37	90	100	3099	10
	autre activité humaine	365	24	308	57	541	31	247	33	137	42	1598	17
	intempérie	568	23	443	24	492	22	258	28	96	50	1857	12
	arbres vifs à terre	35	100	33	71	92	42	60	52	79	70	300	29
	arbres morts	2578	14	1858	15	3953	16	2389	18	847	30	11626	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	13629	10	4668	18	15983	9	31448	7	12265	15	77993	5
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	124	64	124	64
	chute de pierres	390	37	46	100	150	40	616	37	340	38	1543	20
	causes diverses	530	28	109	37	1046	20	1521	15	889	22	4096	10
	indéterminable	2491	13	813	22	3166	12	8318	8	4108	13	18895	5
	récolte de bois	554	22	276	34	794	22	545	24	90	47	2258	12
	autre activité humaine	264	38	64	72	446	30	589	27	95	48	1458	17
	intempérie	570	22	205	39	303	23	1245	20	1073	30	3398	13
	arbres vifs à terre	83	47	33	71	112	43	378	37	231	52	837	24
	arbres morts	3253	13	951	24	4182	12	7131	10	3927	17	19444	6
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	5459	18	921	31	10196	14	30882	7	11454	12	58911	5
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	408	74	408	74
	chute de pierres	983	29	76	72	1063	30	3099	16	958	23	6180	11
	causes diverses	81	47	17	100	525	29	1403	17	1596	24	3622	13
	indéterminable	1098	24	262	37	2874	14	9913	8	3436	15	17582	6
	récolte de bois	146	50	53	65	205	52	486	23	14	70	904	19
	autre activité humaine	8	100	17	100	318	41	437	29	116	46	895	21
	intempérie	94	46	36	71	328	32	1234	16	680	20	2371	11
	arbres vifs à terre	26	78	0	.	121	51	549	34	221	48	917	24
	arbres morts	1449	21	247	46	3703	16	9360	9	3401	15	18160	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	805	40	41	100	2860	22	9882	12	6601	18	20190	9
	feu	0	.	0	.	0	.	6	100	97	100	104	94
	chute de pierres	932	40	0	.	969	36	2527	17	1234	21	5662	13
	causes diverses	0	.	0	.	386	41	293	29	916	47	1595	29
	indéterminable	142	41	7	100	1466	23	3419	14	2168	19	7203	10
	récolte de bois	31	71	0	.	108	63	112	36	7	100	259	32
	autre activité humaine	7	100	0	.	38	61	83	57	80	68	208	37
	intempérie	34	70	0	.	263	35	597	25	940	37	1834	21
	arbres vifs à terre	0	.	17	100	92	55	120	42	149	43	379	26
	arbres morts	375	43	17	100	1074	25	3960	14	2523	21	7949	11
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	283	71	0	.	1723	35	2988	21	2237	25	7231	15
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	33	100	33	100
	chute de pierres	26	100	0	.	953	37	1378	27	680	31	3038	18
	causes diverses	0	.	0	.	81	66	121	45	74	49	276	31
	indéterminable	127	87	0	.	646	37	1143	23	1217	32	3134	17
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	21	100	0	.	28	75	49	61
	intempérie	23	100	0	.	70	72	149	34	218	31	460	22
	arbres vifs à terre	0	.	0	.	72	100	157	53	78	78	307	41
	arbres morts	115	76	0	.	808	40	1575	22	803	29	3300	16
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	56342	3	62121	3	62445	4	92231	3	38310	6	311449	2
	feu	0	.	0	.	0	.	6	100	662	50	669	49
	chute de pierres	2391	20	122	59	3198	18	7620	10	3282	12	16614	7
	causes diverses	2096	12	2425	12	3473	12	4581	9	4099	15	16675	6
	indéterminable	9323	5	8564	6	12971	5	27359	4	12042	7	70258	2
	récolte de bois	2726	10	4125	9	2200	13	1274	14	202	50	10526	5
	autre activité humaine	823	18	856	25	1443	18	1446	16	455	23	5022	9
	intempérie	1501	13	1204	14	1596	12	3519	10	3014	16	10836	6
	arbres vifs à terre	186	33	147	34	503	24	1279	20	779	24	2895	12
	arbres morts	9444	7	6051	8	14737	7	25288	5	11627	8	67148	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. 1267463. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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