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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 de forêt protectrice
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 de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		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	286	3	386	11	251	13	417	35	347	18	265	29	296	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100
	causes diverses	11	11	15	27	21	51	11	94	12	42	6	92	12	10
	indéterminable	37	6	59	14	44	25	39	30	95	24	62	30	42	6
	récolte de bois	18	10	17	31	4	61	0	.	0	.	0	.	16	9
	autre activité humaine	3	20	3	52	6	61	6	93	8	44	0	.	4	16
	intempérie	4	16	6	39	1	99	13	61	0	.	8	70	4	14
	arbres vifs à terre	1	39	1	99	1	98	0	.	0	.	6	92	1	32
	arbres morts	24	9	41	21	46	32	86	48	40	31	87	47	28	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	286	4	345	7	300	8	294	18	257	10	342	10	301	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	100	1	68	0	.	0	.	0	.	4	58	1	44
	causes diverses	14	15	19	28	28	25	22	58	12	25	33	38	18	11
	indéterminable	44	6	59	11	65	13	58	16	87	12	63	14	55	4
	récolte de bois	17	11	8	27	16	28	3	69	1	61	5	99	12	10
	autre activité humaine	6	26	10	33	6	31	11	57	8	38	8	37	7	15
	intempérie	8	16	10	25	7	30	6	50	9	29	7	37	8	11
	arbres vifs à terre	1	62	1	46	1	76	1	99	2	57	5	55	1	26
	arbres morts	35	9	59	15	48	23	62	32	52	20	46	25	45	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	283	6	286	7	268	9	329	8	281	7	339	10	295	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63	0	64
	chute de pierres	7	34	7	42	3	51	4	44	5	66	10	33	6	18
	causes diverses	10	23	16	22	22	21	21	34	14	22	22	19	17	10
	indéterminable	51	9	70	9	54	12	78	10	83	8	112	9	73	4
	récolte de bois	13	18	10	25	12	26	0	100	5	28	2	46	8	11
	autre activité humaine	5	33	6	29	9	36	11	38	5	30	3	43	6	15
	intempérie	12	18	7	22	7	26	15	32	10	23	35	24	14	12
	arbres vifs à terre	2	39	2	52	4	39	6	48	2	51	9	41	4	20
	arbres morts	65	9	65	12	80	12	84	14	49	14	101	13	72	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	319	9	300	8	275	10	268	9	262	9	283	8	282	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	74	2	74
	chute de pierres	53	25	29	24	47	24	24	25	13	25	23	20	29	10
	causes diverses	5	40	13	24	15	27	14	29	17	24	40	20	19	11
	indéterminable	68	16	77	9	76	10	83	11	114	10	88	11	86	5
	récolte de bois	10	38	6	43	6	36	3	47	3	38	0	70	4	19
	autre activité humaine	1	74	7	38	6	50	4	58	4	44	3	45	4	21
	intempérie	6	36	11	23	11	31	13	21	13	28	18	17	13	10
	arbres vifs à terre	1	77	3	45	11	45	6	41	7	50	6	38	6	20
	arbres morts	85	14	97	10	87	18	77	13	89	14	82	11	87	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	223	24	257	13	247	14	225	13	232	15	273	12	249	6
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	4	100	1	94
	chute de pierres	245	26	102	25	90	24	31	24	55	27	55	17	73	11
	causes diverses	0	.	8	58	27	32	10	43	2	50	35	43	19	27
	indéterminable	39	26	106	15	87	15	92	19	102	20	94	13	94	7
	récolte de bois	8	64	4	45	7	61	2	63	1	99	0	99	3	31
	autre activité humaine	2	95	2	76	3	57	5	60	0	.	3	67	3	33
	intempérie	9	64	21	27	14	39	15	32	13	46	37	32	22	18
	arbres vifs à terre	5	95	2	69	5	62	4	46	6	58	7	35	5	22
	arbres morts	103	29	100	21	78	17	106	16	78	17	99	17	94	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	412	6	255	22	273	25	155	19	177	19	188	16	212	9
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	1	99
	chute de pierres	38	70	112	17	173	30	107	37	73	45	58	22	94	13
	causes diverses	0	.	16	52	19	37	5	56	0	.	5	47	9	27
	indéterminable	186	50	87	27	106	16	82	30	103	26	99	24	97	12
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	4	97	0	.	0	.	2	73	1	60
	intempérie	33	70	6	70	23	42	13	44	8	56	16	27	14	19
	arbres vifs à terre	0	.	9	98	17	68	18	66	4	96	6	77	9	37
	arbres morts	167	26	118	30	149	16	105	28	62	32	59	24	93	12
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	287	2	312	4	273	5	284	5	267	4	296	5	288	2
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	4	50	1	49
	chute de pierres	6	20	21	15	29	16	19	17	13	19	25	11	16	7
	causes diverses	11	8	15	13	22	12	16	20	13	13	29	14	16	5
	indéterminable	43	4	71	5	67	6	79	6	96	5	93	6	67	2
	récolte de bois	16	7	9	14	10	16	2	33	3	21	1	50	9	5
	autre activité humaine	4	15	7	19	6	20	7	26	5	19	3	22	5	8
	intempérie	7	9	10	12	9	15	13	16	10	15	25	14	11	6
	arbres vifs à terre	1	24	2	27	5	27	6	26	4	30	7	21	3	11
	arbres morts	37	5	73	6	73	8	83	8	63	8	84	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. 1267484. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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