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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
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	283	3	386	11	238	14	366	30	347	17	237	31	292	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	23	44	7	96	12	42	6	93	12	10
	indéterminable	37	6	59	14	54	29	34	26	94	23	56	32	42	6
	récolte de bois	18	10	17	31	4	61	0	.	0	.	0	.	16	9
	autre activité humaine	4	19	3	52	12	60	4	96	12	43	0	.	4	17
	intempérie	4	16	6	39	1	99	8	65	0	.	7	71	4	14
	arbres vifs à terre	1	39	1	99	1	98	4	96	0	.	6	93	1	31
	arbres morts	23	9	41	21	42	33	57	52	43	28	78	49	28	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
21-40%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	285	4	339	7	303	8	295	17	268	10	333	10	300	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	100	1	68	0	.	0	.	0	.	3	58	1	44
	causes diverses	14	15	18	28	28	25	21	58	12	25	32	38	18	11
	indéterminable	44	6	58	11	64	13	64	16	86	12	61	14	55	4
	récolte de bois	17	11	8	27	16	28	3	69	1	61	4	99	12	10
	autre activité humaine	6	25	10	32	6	31	10	57	8	38	8	37	7	15
	intempérie	8	16	10	25	7	30	8	43	8	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	34	9	58	15	47	23	60	31	52	19	46	25	44	7
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
41-60%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	281	6	282	7	259	9	313	8	277	7	325	10	289	3
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	63	0	64
	chute de pierres	7	34	7	42	2	51	4	45	5	66	9	33	6	18
	causes diverses	10	23	16	22	21	21	19	34	14	21	21	19	16	10
	indéterminable	50	9	70	9	52	12	76	10	81	8	109	9	72	4
	récolte de bois	13	18	10	25	12	26	0	100	5	28	2	46	7	11
	autre activité humaine	5	33	6	29	9	36	10	38	5	30	2	43	6	15
	intempérie	12	18	7	22	7	26	14	32	9	23	34	24	13	12
	arbres vifs à terre	2	39	2	52	4	39	6	48	2	51	9	38	4	20
	arbres morts	64	9	64	12	79	12	80	15	48	14	97	13	70	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
61-80%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	316	9	295	8	274	10	260	9	256	9	279	8	277	4
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	74	2	74
	chute de pierres	59	24	28	24	46	24	23	25	13	24	23	19	29	10
	causes diverses	5	40	13	24	15	27	14	29	17	24	39	20	19	11
	indéterminable	70	15	76	9	74	10	82	11	111	10	86	11	85	4
	récolte de bois	10	38	6	43	6	36	3	47	3	38	0	70	4	19
	autre activité humaine	1	74	7	38	5	50	16	79	4	44	2	45	6	37
	intempérie	6	36	11	23	11	31	13	21	12	28	18	18	13	10
	arbres vifs à terre	1	77	3	41	11	45	6	41	7	50	7	36	6	20
	arbres morts	85	14	94	10	85	18	75	13	87	14	80	11	84	5
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
81-100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	223	24	244	14	246	14	215	13	234	14	268	12	244	6
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	3	100	1	94
	chute de pierres	245	26	99	24	89	24	30	24	54	27	53	17	71	11
	causes diverses	0	.	9	53	26	32	10	43	2	50	34	43	18	26
	indéterminable	39	26	101	16	89	14	90	19	107	19	91	13	92	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	4	60	0	.	3	67	2	33
	intempérie	9	64	20	27	14	39	15	30	13	46	36	32	21	18
	arbres vifs à terre	5	95	2	69	5	62	4	46	6	58	7	35	5	22
	arbres morts	103	29	102	21	77	17	101	16	76	17	96	17	92	8
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
>100%	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	412	6	247	22	264	23	155	19	172	17	189	16	209	9
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	99	1	100
	chute de pierres	38	70	107	18	183	27	107	37	64	46	58	22	94	13
	causes diverses	0	.	15	52	22	29	5	56	0	.	8	46	10	24
	indéterminable	186	50	94	25	104	14	82	30	99	24	93	24	96	11
	récolte de bois	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autre activité humaine	0	.	0	.	3	97	0	.	0	.	3	58	2	51
	intempérie	33	70	5	70	20	43	13	44	10	47	15	27	13	18
	arbres vifs à terre	0	.	9	98	15	69	18	66	9	70	5	77	10	35
	arbres morts	167	26	116	29	137	16	105	28	55	33	61	22	90	12
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	285	2	307	4	269	5	275	5	266	4	288	5	284	2
	feu	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	4	50	1	49
	chute de pierres	6	19	21	14	30	16	18	17	13	19	25	11	16	6
	causes diverses	11	8	15	13	22	12	15	20	13	13	28	14	16	5
	indéterminable	43	4	70	5	67	6	77	6	94	5	90	6	67	2
	récolte de bois	16	7	8	15	9	16	1	33	3	21	1	50	9	5
	autre activité humaine	5	14	6	18	7	21	11	41	5	19	3	22	6	10
	intempérie	6	9	10	12	9	15	13	15	10	15	24	14	11	6
	arbres vifs à terre	1	24	2	26	5	27	6	25	4	29	7	20	3	10
	arbres morts	37	5	72	6	72	8	79	8	62	8	82	7	60	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. 1267488. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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