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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 IFN1-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	289	3	375	11	249	15	417	35	388	17	200	39	299	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	causes diverses	11	11	16	26	20	58	11	94	14	41	12	86	12	10
	indéterminable	38	6	51	15	31	30	39	30	95	26	39	21	41	6
	récolte de bois	18	10	18	30	5	61	0	.	0	.	0	.	17	9
	autre activité humaine	3	20	2	62	4	98	6	93	9	43	0	.	3	17
	intempérie	4	16	7	39	0	.	13	61	0	.	4	91	4	15
	arbres vifs à terre	1	39	1	99	1	98	0	.	0	.	12	86	1	32
	arbres morts	24	9	41	22	43	36	86	48	46	30	74	86	28	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	287	4	356	7	311	9	321	19	254	12	368	10	307	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	100	1	68	0	.	0	.	0	.	5	57	1	44
	causes diverses	13	15	18	31	29	27	7	42	14	27	41	40	17	12
	indéterminable	44	6	58	11	64	14	63	16	94	14	71	16	56	5
	récolte de bois	18	11	9	28	12	28	3	68	2	61	6	99	13	10
	autre activité humaine	5	29	9	37	6	34	5	55	7	45	9	40	6	17
	intempérie	8	16	9	24	6	31	5	51	5	41	7	47	8	11
	arbres vifs à terre	1	62	2	46	1	76	2	98	2	70	5	68	1	28
	arbres morts	35	9	64	15	51	24	66	37	56	23	58	26	47	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	284	6	279	7	275	9	347	8	290	8	349	12	300	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	63	0	64
	chute de pierres	7	34	6	45	2	58	5	50	6	66	10	37	6	20
	causes diverses	10	23	17	23	21	22	13	21	13	22	25	20	16	9
	indéterminable	51	9	67	9	55	13	84	11	81	9	117	10	73	4
	récolte de bois	13	18	12	25	14	26	0	100	6	29	3	46	9	12
	autre activité humaine	5	33	5	32	9	38	8	46	4	34	3	47	6	16
	intempérie	12	18	7	24	6	28	17	33	10	28	31	28	13	12
	arbres vifs à terre	2	39	1	58	4	39	7	54	2	78	7	51	3	23
	arbres morts	65	9	65	12	86	12	86	16	50	15	112	14	75	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	319	9	305	9	292	10	304	9	268	9	314	9	299	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	74	2	74
	chute de pierres	53	25	31	24	52	24	29	26	12	26	26	21	31	10
	causes diverses	5	40	12	25	13	29	15	33	15	25	44	22	18	13
	indéterminable	68	16	78	9	80	10	88	12	119	11	94	12	89	5
	récolte de bois	10	38	6	43	7	36	3	47	3	40	0	70	5	19
	autre activité humaine	1	74	6	41	6	50	4	58	4	44	3	45	5	21
	intempérie	6	36	10	24	9	27	11	21	14	29	19	18	12	10
	arbres vifs à terre	1	77	3	45	3	57	6	47	7	59	6	47	5	24
	arbres morts	85	14	100	10	87	18	87	13	95	15	93	12	92	6
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	223	24	265	14	256	15	249	13	244	18	288	14	263	7
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	4	99	1	94
	chute de pierres	245	26	97	26	84	23	36	25	57	27	54	18	74	11
	causes diverses	0	.	9	58	27	36	13	42	3	58	40	46	21	29
	indéterminable	39	26	100	17	94	15	97	21	99	21	94	15	94	8
	récolte de bois	8	64	5	45	8	61	2	62	2	98	0	99	3	31
	autre activité humaine	2	95	2	76	4	56	4	84	0	.	3	67	3	36
	intempérie	9	64	24	27	16	40	14	40	14	56	41	35	24	20
	arbres vifs à terre	5	95	3	69	5	62	4	52	5	72	7	41	5	25
	arbres morts	103	29	110	21	85	17	115	16	89	19	110	18	103	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	412	6	279	21	336	30	177	19	203	20	230	17	247	10
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	98	1	99
	chute de pierres	38	70	114	18	177	43	127	37	89	49	70	24	104	15
	causes diverses	0	.	17	51	15	42	6	54	0	.	8	46	9	29
	indéterminable	186	50	94	27	92	19	90	31	105	26	125	25	107	13
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	6	94	0	.	0	.	3	72	2	59
	intempérie	33	70	6	70	17	71	16	42	12	54	22	25	16	19
	arbres vifs à terre	0	.	10	98	10	95	23	65	5	95	8	76	10	40
	arbres morts	167	26	129	29	174	17	120	28	84	30	82	22	113	12
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	289	2	315	4	284	5	311	5	277	5	317	5	297	2
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	5	49	1	49
	chute de pierres	6	20	21	15	28	17	22	18	13	21	27	12	16	7
	causes diverses	11	8	15	14	21	14	13	16	13	14	34	15	16	6
	indéterminable	44	4	69	5	66	6	84	7	98	6	100	6	67	2
	récolte de bois	17	7	9	15	10	16	2	33	4	22	2	50	10	5
	autre activité humaine	4	15	6	21	7	22	6	30	5	21	4	23	5	9
	intempérie	7	9	9	12	8	16	13	18	10	17	25	16	10	6
	arbres vifs à terre	1	24	2	28	3	26	6	29	4	39	6	24	3	12
	arbres morts	38	5	76	6	77	8	90	8	69	9	96	7	64	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. 1267483. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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