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Que représentent les chiffres ?
À quoi sert l'erreur standard ?
Quand deux résultats sont-ils statistiquement différents ?
Quand ne suffit-il pas de considérer uniquement l'erreur standard ?
Deux types d’évolutions ?
Évaluations de l’évolution : quand les résultats sont-ils (non) additifs ?
Pourquoi l'erreur standard et la valeur estimée sont-elles parfois représentées par un point (« . ») ?
Pourquoi certains tableaux n'indiquent-ils pas d'erreur standard ?
Valeurs négatives en cas de volume, d'accroissement ou d'exploitation ?

1. Que représentent les chiffres ?

La plupart des tableaux présentent des résultats calculés à l'aide de méthodes statistiques à partir des données de l'inventaire par échantillonnage de l'Inventaire forestier national (IFN). Ces résultats se composent toujours de deux chiffres: 1) la valeur estimée et 2) l'erreur d'échantillonnage, appelée erreur standard.

Exemple 1 : Valeur estimée et erreur standard

IFN5

volume de bois mort (bois de tige)

propriété (2 classes)

découpage régional: région de production

unité: m³/ha

ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante

réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5

état 2018/26
	région de production
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
propriété (2 classes)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privée	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
total	29valeur estimée	9erreur standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

La plupart du temps, les tableaux indiquent l'erreur standard relative (en pourcentage « ±% »), mais parfois – pour les pourcentages estimés – l'erreur standard absolue (« ± »).

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2. À quoi sert l'erreur standard ?

L'erreur standard permet de délimiter des intervalles de confiance autour de la valeur estimée, qui contiennent la vraie valeur de la population avec un certain niveau de certitude statistique.

La certitude statistique est de

68% si l'intervalle de confiance est calculé à l'aide de l'erreur standard simple
(intervalle de confiance à 68% = valeur estimée ± erreur standard), et
95% si l'intervalle de confiance est calculé avec l’erreur standard double
(intervalle de confiance à 95% = valeur estimée ± 2 × erreur standard*)

Exemple 2 : Calculer les intervalles de confiance

IFN5
volume de bois mort (bois de tige)
propriété (2 classes)
découpage régional: région de production
unité: m³/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
	région de production
	Jura
propriété (2 classes)	m³/ha	±%
publique	30	10
privée	27	17
total	29	9

Question
Quel est l'intervalle de confiance à 68% et à 95% des estimations ci-dessus ?

Procédure

Calculer l'erreur standard absolue (= erreur standard relative × valeur estimée / 100)
Calculer les intervalles de confiance
- intervalle de confiance à 68% = estimation ± erreur standard absolue
- intervalle de confiance à 95% = estimation ± 2 × erreur standard absolue

Réponse

			étape 1	étape 2

propriété (2 classes)	volume de bois mort Jura IFN5
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
publique	30	10	3	27-33	24-36
privée	27	17	5	22-32	17-37
total	29	9	3	26-32calculé avec l'erreur standard simple, c'est-à-dire 29 ± 3	23-35calculé avec l'erreur standard double, soit 29 ± 2 × 3

Dans le Jura, le volume de bois mort se situe avec une certitude statistique de 68% entre 26 et 32 m³/ha et avec une certitude statistique de 95% entre 23 et 35 m³/ha.

L'intervalle de confiance à 95% est plus grand que l'intervalle de confiance à 68%. C'est ce qui explique la plus grande certitude statistique.

Exemple 3 : Visualisation de l'intervalle de confiance à 68% et à 95%

Données : voir exemple 2

Lors de l'interprétation des résultats, il faut à chaque fois déterminer le niveau de certitude avec lequel on souhaite faire une déclaration.

Dans l'Inventaire forestier national (IFN), on se base en général sur l'intervalle de confiance à 68%.

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3. Quand deux résultats sont-ils statistiquement différents ?*

On peut le déterminer en comparant les intervalles de confiance de deux estimations :

Si les intervalles de confiance à 68% de deux estimations ne se chevauchent pas, on peut supposer avec une certaine certitude que les deux populations sont différentes.
Si les intervalles de confiance à 95% de deux estimations ne se chevauchent pas, on peut supposer avec une grande certitude que les deux populations sont différentes.

Exemple 4 : Interprétation de deux résultats du même inventaire

IFN5

volume des arbres vifs (bois de tige)

propriété (2 classes)

découpage régional: région de production

unité: m³/ha

ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante

réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5

état 2018/26
	région de production
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
propriété (2 classes)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privée	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	cas 2						cas 1

cas 1

Question
Le volume des arbres vifs par hectare est-il plus élevé dans les Alpes qu'au Sud des Alpes ?

Procédure

Calculer les erreurs standard absolues
Calculer les intervalles de confiance en fonction du niveau de certitude souhaité :
- intervalles de confiance à 68% (certaine certitude ; erreur standard absolue simple)
- intervalles de confiance à 95% (grande certitude; erreur standard absolue double)
Vérifier si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas au niveau de certitude souhaité

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs, IFN5
	Alpes					Sud des Alpes
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Ni les intervalles de confiance à 68% ni les intervalles de confiance à 95% ne se chevauchent (chiffres ).

Dans ce cas, le niveau de certitude choisi n'a aucune influence sur le résultat.

Dans l'ensemble, cela signifie qu'il existe une grande certitude statistique que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé dans les Alpes qu'au Sud des Alpes.

cas 2

Question
Le volume des arbres vifs par hectare est-il plus élevé sur le Plateau que dans le Jura ?

Procédure

Voir cas 1.

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs, IFN5
	Jura					Plateau
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Les intervalles de confiance à 68% ne se chevauchent pas (paires de chiffres ).
En revanche, les intervalles de confiance à 95% se chevauchent (paires de chiffres ).

Dans ce cas, le niveau de certitude choisi a une influence sur l'interprétation des résultats : au niveau de l'intervalle de confiance à 68%, on arrive à la conclusion que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé sur le Plateau que dans le Jura. Au niveau de l'intervalle de confiance à 95%, on ne peut en revanche pas tirer cette conclusion.

En considérant les deux niveaux de certitude, on peut dire qu'il existe statistiquement une certaine, mais pas une grande certitude, que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé sur le Plateau que dans le Jura.

Les intervalles de confiance permettent également de vérifier si une valeur estimée à l'aide de l'échantillon de l’Inventaire forestier national (IFN) s'écarte d'une valeur cible (issue par exemple de la politique forestière) ou si une évolution entre deux inventaires est statistiquement certaine.

Exemple 5 : Interprétation de deux résultats d'inventaires différents

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs sur Plateau*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	340	3	309	3
privée	447	4	432	4
total	386	2	363	2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbres vifs par hectare a-t-il diminué entre l'IFN4 et l'IFN5 ?

Procédure

calculer les erreurs standard absolues
calculer les intervalles de confiance en fonction du niveau de certitude souhaité
- intervalles de confiance à 68% (certaine certitude ; erreur standard absolue simple)
- intervalles de confiance à 95% (grande certitude; erreur standard absolue double)
vérifier si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas au niveau de certitude souhaité

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs sur le Plateau*
	IFN4					IFN5
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
publique	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privée	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Les intervalles de confiance à 68% ne se chevauchent pas pour les forêts publiques et le total (paires de chiffres ), mais ils le font pour les forêts privées (paires de chiffres ). Au niveau de certitude des intervalles de confiance à 68%, on arrive à la conclusion que le volume des arbres vifs par hectare a diminué au Plateau dans les forêts publiques et en total. Pour les forêts privées, la diminution n'est pas statistiquement certaine.

Les intervalles de confiance à 95% se chevauchent dans chacune des trois catégories. Au niveau de certitude des intervalles de confiance à 95%, il n'est donc pas statistiquement certain que le volume des arbres vifs ait diminué, même pour les forêts publiques et le total.

Voir toutefois les exemples 6 et 7, dans lesquels les évolutions entre deux inventaires sont interprétées à l'aide du bilan, qui est plus sensible.

Pour de nombreuses variables cibles, l'IFN permet de vérifier si une évolution entre deux inventaires est statistiquement certaine, non seulement en comparant les états dans les deux inventaires (voir exemple 5), mais aussi en analysant le bilan entre les deux inventaires.

Pour ce faire, il faut là aussi commencer par définir le niveau de certitude qui doit s'appliquer à l'énoncé :

Une évolution a eu lieu avec une certaine certitude si l'erreur standard relative simple du bilan est inférieure à 100% ou si l'intervalle de confiance calculé avec l'erreur standard absolue simple (intervalle de confiance à 68%) n'inclut pas la valeur 0.
Une évolution a eu lieu avec une grande certitude si la double erreur standard relative du bilan est inférieure à 100% ou si l'intervalle de confiance calculé avec la double erreur standard absolue (intervalle de confiance à 95%) n'inclut pas la valeur 0.

Exemple 6 : Interprétation des évolutions (bilans) avec l'erreur standard relative

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
	m³/ha	±%
publique	-34	30
privée	-9	147
total	-23	34
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbre vifs par hectare a-t-il diminué entre l’IFN4 et l’IFN5 ?

Procédure

Définir le niveau de certitude (intervalle de confiance à 68% ou 95%)
Vérifier si
- l'erreur standard relative simple est inférieure à 100% (niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 68%)
- l'erreur standard relative double est inférieure à 100% (niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 95%)

Réponse

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
		simple	double
	m³/ha	±%	±%
publique	-34	30	60
privée	-9	147	294
total	-23	34	68
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

L'erreur standard relative simple est inférieure à 100% pour les forêts publiques comme pour le total (chiffres ). En revanche, elle est supérieure à 100% (chiffres ) pour les forêts privées. Au niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 68%, on conclut que le volume des arbres vifs a diminué sur le Plateau, tant dans les forêts publiques que dans le total. En revanche, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine pour les forêts privées.

On arrive à la même conclusion dans cet exemple avec le niveau de certitude de l’intervalle de confiance à 95%, car l’erreur standard relative double pour la forêt publique et le total est également inférieure à 100%.

Dans l'ensemble, cela signifie que la certitude statistique est élevée que le volume par hectare a diminué sur le Plateau dans les forêts publiques comme dans l'ensemble. En revanche, pour les forêts privées, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine (car l'erreur standard relative double et l'erreur standard relative simple sont toutes les deux inférieures à 100%).

Exemple 7 : Interprétation des évolutions (bilans) avec l'erreur standard absolue

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
	%	±
publique	-10	3
privée	-2	3
total	-6	2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbres vifs par hectare a-t-il diminué entre l'IFN4 et l'IFN5 ?

Procédure

Définir le niveau de certitude (intervalle de confiance à 68% ou 95%)
Calculer l'intervalle de confiance sur la base du niveau de certitude défini
- intervalle de confiance à 68% avec l'erreur standard absolue simple
- intervalle de confiance à 95% avec l'erreur standard absolue double
Vérifier si l'intervalle de confiance correspondant n'inclut pas la valeur 0

Réponse

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		simple	double	68%	95%
	%	±	±	%	%
publique	-10	3	6	-13 à -7	-16 à -4
privée	-2	3	6	-5 à +1	-8 à +4
total	-6	2	4	-8 à -4	-10 à -2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Pour les forêts publiques comme pour le total, tant l'intervalle de confiance à 68% que celui à 95% n'incluent pas la valeur 0. Pour les deux niveaux de certitude, on arrive ainsi à la conclusion que le volume des arbres vifs a diminué sur le Plateau, tant dans les forêts publiques que dans le total. En revanche, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine pour les forêts privées (car les intervalles de confiance incluent la valeur 0).

Les évolutions (bilans) peuvent être interprétées à l'aide de l'erreur standard absolue ou relative (voir les exemples 6 et 7). Il est recommandé d'utiliser l'erreur standard absolue lorsque la valeur estimée est indiquée en pourcentage (%) dans le tableau (comme dans l'exemple 7) et l'erreur standard relative lorsque la valeur estimée est indiquée en chiffres absolus (m³, m³/ha, pc, m2) dans le tableau (comme dans l'exemple 6). Ainsi, l'erreur standard peut être directement extraite du tableau et ne doit donc pas être convertie.

Pour vérifier si une évolution est statistiquement assurée, il est recommandé d'analyser, dans la mesure du possible, le bilan entre les deux inventaires. Les bilans sont plus sensibles que les comparaisons d'état, ce qui permet de mieux détecter les différences sur le plan statistique (voir les exemples 5, 6 et 7).

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4. Quand ne suffit-il pas de considérer uniquement l'erreur standard ?

L'Inventaire forestier national (IFN) est un inventaire à grande échelle basé sur des échantillons, dont les placettes d'échantillonnage sont disposées sur une grille dont les mailles mesurent 1,4 km × 1,4 km. L'IFN a été conçu de manière à pouvoir prédire le volume des arbres vifs pour l'ensemble de la Suisse avec une erreur standard maximale de 1%.

Lorsque les résultats sont calculés pour des régions ou des classes individuelles, l'erreur standard augmente rapidement. Cela s'explique par le fait que pour la combinaison d'expressions de variables* choisie, le nombre de placettes d'échantillonnage et d'objets examinés (c'est-à-dire d'arbres échantillons, de plantes de la jeune forêt, de morceaux de bois mort, etc.) est nettement plus faible que pour le total.

Exemple 8 : Erreur standard et combinaison d’expression de variables

région	volume des arbres vifs
	total		érable		érable sycomore		érable plane
	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Suisse	343	1	12	5	11	5	1	20
région de production "Plateau"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton d'Argovie	289	7	15	20	13	20	1	63

L'erreur standard augmente avec le niveau de détail.

On peut s'attendre à des erreurs standard importantes si

les arrondissements forestiers ont été choisis comme découpage régional ou que les résultats sont calculés pour de petits cantons (p. ex. Appenzell Rhodes-Intérieures, Nidwald),
une variable de classification comportant de nombreuses classes a été choisie (p. ex. l'essence dans 56 classes),
plusieurs variables de classification ont été combinées (par exemple, l'essence principale et le stade de développement).

Des erreurs standard importantes indiquent qu'une estimation a peut-être été réalisée sur la base d'un nombre trop faible de placettes d'échantillonnage ou d'objets et que, par conséquent, le résultat de l'estimation pourrait ne pas être fiable.

Pour la variable cible « nombre de tiges de la jeune forêt avec abroutissement » (intensité de l'abroutissement), l'incertitude de l'estimation ne se traduit pas nécessairement par une erreur standard élevée. Cela s'explique par le fait que cette variable cible est une estimation sous forme de quotient** qui, en raison de la méthode de relevé, ne repose pour les essences relativement rares (p. ex. pin, mélèze, arole, chêne, châtaignier) que sur un petit nombre d’individus examinés. En conséquence, pour la valeur cible « nombre de tiges de la jeune forêt avec abroutissement », il faudrait toujours vérifier le nombre de plantes examinées sur lequel se basent les différentes valeurs estimées. En règle générale, pour chaque valeur estimée, au moins 30 plantes de la jeune forêt devraient être examinées quant à l’abroutissement pour obtenir une estimation fiable.

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5. Deux types d’évolutions ?

L'Inventaire forestier national (IFN) distingue deux types d’évolutions:

Le premier type concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes d’évolution telles que l'accroissement, l'exploitation ou la mortalité. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles de mesure successifs, par exemple IFN4-IFN5. Lors de l'évaluation des composantes d’évolution, l’expression de la variable de classification du second cycle de mesure est généralement attribuée au premier cycle de mesure. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de l'expression d'une variable de classification (par exemple de la propriété privée à la propriété publique) entre deux inventaires successifs.
Dans le deuxième type, la différence entre des variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume des arbres vifs ou la surface forestière est utilisée pour dresser le bilan de l’évolution entre deux cycles de mesure. Ces variables cibles sont généralement utilisées pour représenter des états, par exemple l'IFN5, mais peuvent montrer le bilan entre deux cycles de mesure successifs ou non, par exemple l'IFN1 et l'IFN5. Dans ces évaluations, le changement de l'expression est pris en compte pour une partie des variables de classification. Il s'agit par exemple des variables de classification « état des arbres » ou « forêt, non forêt ». Ainsi, on peut voir par exemple que la surface forestière a augmenté. Pour l'autre partie des variables de classification, les expressions sont considérées comme statiques. Cela signifie que l'état le plus actuel – qu'il ait été relevé dans un cycle de mesure (p. ex. fonction prioritaire IFN5) ou qu'il provienne d'une source de données externe (p. ex. forêt protectrice [2022]) – est attribué à tous les cycles de mesure.

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6. Évaluations de l’évolution : quand les résultats sont-ils (non) additifs ?

Les résultats sont

additifs lorsqu'ils sont présentés en tant qu’évolution totale entre deux points de mesure. Par exemple, les exploitations indiquées en mètres cubes (m³) pour les différentes régions de production peuvent être additionnées pour obtenir l'exploitation pour la Suisse.
ne sont pas additifs s’il sont présentés en tant qu’évolution par année (p. ex. m³/an). En conséquence, les exploitations indiquées en mètres cubes par an (m³/an) pour les différentes régions de production, par exemple, ne peuvent pas être additionnées pour obtenir l'exploitation pour la Suisse.

Exemple 9 : Additivité/non-additivité des évolutions

	volume des abres vifs: évolution totale IFN4–IFN5 (1000 m³)*
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
zones supérieures/inférieures	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
zones inférieures	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
zones supérieures	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
	additif

	volume des arbres vifs: évolutions par an IFN4–IFN5 (in 1000 m³/an)*
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
zones supérieures/inférieures	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
zones inférieures	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
zones supérieures	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
	non additif

La non-additivité des évolutions par année provient du fait que l’évolution totale est divisée par le nombre moyen d'années qui s'écoule entre les deux mesures dans le domaine* considérée et que le nombre moyen d'années varie légèrement selon le domaine*.

Exemple 10 : Nombre moyen d'années par région

domaine		nombre moyen d’années
région de production	zones supérieures/inférieures
Plateau	-	8.75
Plateau	zones supérieures	8.56
Plateau	zones inférieures	8.76
Sud des Alpes	-	8.90
Sud des Alpes	zones supérieures	8.90
Sud des Alpes	zones inférieures	8.89
* entre les mesures de l’IFN4 et de l’IFN5 dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante

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7. Pourquoi l'erreur standard et la valeur estimée sont-elles parfois représentées par un point (« . ») ?

Lors du calcul d'un tableau de résultats, les données ne sont pas toujours disponibles pour toutes les combinaisons d'expressions de variables de classification*. Dans la plupart des cas, cela indique que le paramètre estimé à l'aide de la variable cible n'existe pas ou n'existe que très rarement. Généralement, on introduit alors la valeur 0. Mais comme cette valeur ne repose sur aucune mesure directe, l'erreur standard correspondante est représentée par un point (« . »). Si le calcul se réfère à la valeur supposée de 0, par exemple pour les pourcentages ou certaines estimations d’évolution, aucune valeur ne peut être utilisée. Dans ce cas, la valeur estimée et l'erreur standard sont représentées par un point (« . »).

Par exemple, aucun arole n'a été trouvé et mesuré jusqu'à présent par l’Inventaire forestier national (IFN) sur le Plateau (volume des aroles vifs par région de production). On peut donc supposer que les valeurs manquent parce que l'arole n'est effectivement pas présent sur le Plateau et que le volume doit donc y être nul.

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8. Pourquoi certains tableaux n'indiquent-ils pas d'erreur standard ?

Les données de ces tableaux proviennent d'un relevé exhaustif et non d'un inventaire par échantillonnage. En conséquence, il n'est pas nécessaire d'indiquer une erreur standard puisqu'il n'y a pas d'incertitude liée à l'échantillonnage.

Par exemple, le relevé de desserte que l'Inventaire forestier national (IFN) effectue périodiquement auprès des services forestiers locaux est un relevé exhaustif.

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Valeurs négatives en cas de volume, d'accroissement ou d'exploitation ?

Des valeurs négatives sont possibles si le résultat n'a pu être calculé qu'à partir de quelques arbres. L'estimation n'est donc pas fiable. Cela se reflète également dans l'erreur standard, qui est en général particulièrement élevée lorsque les valeurs de volume, d'accroissement ou d'exploitation sont négatives.

Les valeurs négatives sont dues au fait que, lors de la détermination du volume de bois de tige des arbres échantillons, le volume estimé uniquement sur la base du diamètre à hauteur de poitrine (DHP) est ajusté avec le volume des arbres échantillons de tarif estimé sur la base du DHP, du diamètre à 7 m de hauteur et de la hauteur des arbres. Cette procédure permet un calcul non biaisé et plus précis du volume de bois de tige. Elle peut toutefois conduire à des valeurs négatives pour toutes les variables cibles basées sur le volume de bois de tige des arbres d'échantillonnage (p. ex. volume des arbres vifs, accroissement, exploitation) si le nombre d'arbres d'échantillonnage dans une combinaison d’expressions de variables* est faible.

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IFN2—IFN5
évolution: volume total de bois (bois de tige)
essence principale · état de l'arbre (vif/mort)
découpage régional: arrondissement forestier (2024)
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 1993/95–2018/26
		arrondissement forestier (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		lacs		Suisse
essence principale	état de l'arbre (vif/mort)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
pas d'indication	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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épicéa	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-717	61	-1041	61	131	176	-1750	34	568	59	-681	76	-878	134	-2952	28	-3615	28	-986	43	-312	83	1	5388	-222	111	-5	.	-271	132	-907	76	-1563	47	-613	120	1	478	-381	160	1835	36	871	52	405	145	15	4911	801	59	-1106	46	-1091	47	-1342	46	-1830	44	95	107	397	46	-270	48	46	349	-515	53	586	55	139	184	-168	285	-214	157	28	1576	408	102	108	229	-352	150	-417	85	-222	139	-407	65	-877	52	31	316	202	125	-765	60	-45	459	-583	86	-318	58	-646	70	116	254	1678	58	-215	147	.	.	39	83	17	100	147	53	34	77	159	76	233	47	340	62	-70	555	119	148	702	31	472	40	-191	216	-289	126	0	811360	-265	84	-260	70	288	59	159	129	21	882	-312	57	13	651	-340	74	-131	66	-936	70	1086	31	769	53	1254	34	-105	202	19	1271	-779	56	-75	423	88	404	-1068	39	-641	67	-238	150	.	.	-19559	20
	mort	13	127	18	92	14	134	71	73	43	69	205	61	1393	21	450	32	155	56	498	42	.	.	31	59	24	79	.	.	27	84	15	248	607	38	97	42	.	.	87	103	106	74	49	236	669	45	713	28	396	31	300	44	196	54	145	52	622	32	8	71	8	307	11	104	43	97	159	79	58	51	20	236	242	51	-8	226	55	153	78	113	27	149	76	88	268	66	-58	96	15	139	13	100	26	79	14	390	271	51	77	68	7	219	21	125	169	57	4	588	138	86	304	59	.	.	.	.	-12	100	44	72	25	95	-8	100	10	322	87	51	123	70	47	65	54	123	210	49	87	58	.	.	182	79	-9	85	38	64	50	55	19	75	55	58	27	141	3	281	20	71	16	100	-20	170	292	41	429	33	375	35	70	59	264	60	76	74	14	300	-4	184	37	51	7	100	0	2518	.	.	11600	7
	total	-704	62	-1023	62	145	157	-1679	34	610	56	-475	104	515	219	-2502	32	-3460	30	-489	68	-312	83	32	192	-198	116	-5	.	-244	144	-893	78	-956	70	-515	141	1	478	-293	211	1942	34	920	49	1074	56	728	92	1197	38	-805	66	-895	53	-1197	51	-1208	66	103	99	406	47	-259	50	89	185	-356	74	644	50	159	165	74	687	-223	154	84	506	486	86	134	186	-276	188	-149	181	-280	110	-391	67	-864	53	58	164	216	125	-495	89	31	631	-576	89	-297	63	-478	94	119	257	1815	60	89	237	.	.	39	83	5	461	191	53	59	66	151	80	244	41	427	55	53	744	166	114	756	30	682	34	-105	400	-289	126	182	134	-274	82	-222	74	338	52	178	112	76	240	-286	64	16	578	-320	77	-115	64	-957	70	1378	27	1198	37	1630	27	-35	533	283	82	-704	56	-61	522	84	427	-1031	39	-635	68	-238	150	.	.	-7959	49
sapin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	3	5131	-27	204	81	75	-322	77	207	55	419	64	775	31	-897	68	-156	403	22	1207	28	63	63	63	107	62	.	.	140	65	208	58	-486	78	-3	10417	4	100	115	67	125	64	140	54	12	310	309	49	.	.	760	49	294	96	224	163	76	366	-128	131	367	51	123	67	81	161	711	37	34	228	-166	118	464	38	209	114	-22	267	-14	725	461	54	-11	1806	108	75	119	173	-93	189	-141	61	-76	181	400	56	-93	218	10	1794	227	79	76	195	145	75	18	100	130	56	59	100	.	.	.	.	12	100	38	344	29	161	160	69	89	171	.	.	106	78	118	99	145	100	551	41	92	102	56	100	432	32	-56	285	-19	1024	143	67	196	47	190	49	78	187	-9	1968	109	131	-112	188	119	80	78	161	158	48	518	37	127	79	1	10526	-189	85	-267	101	53	156	45	80	19	100	-61	197	.	.	8170	21
	mort	28	159	.	.	-5	100	108	49	-1	100	72	81	163	68	392	29	216	41	279	38	7	158	.	.	-13	254	.	.	7	71	1	267	79	71	152	70	.	.	-21	71	43	63	63	105	-21	168	17	144	36	100	157	56	8	265	165	47	419	38	18	117	25	72	16	82	-1	100	25	59	19	149	35	101	-66	102	112	58	2	191	16	103	.	.	101	93	.	.	-1	6238	4	460	42	85	0	5157	-32	77	46	64	18	116	8	100	.	.	.	.	-1	100	-24	79	7	100	.	.	.	.	.	.	8	100	-23	270	1	224	52	81	.	.	65	67	-25	149	11	325	107	69	1	452	.	.	64	145	0	100	9	100	-10	100	29	74	38	73	-29	94	.	.	53	73	11	100	-4	100	5	92	30	76	63	69	59	58	.	.	29	71	55	60	34	100	3	100	.	.	.	.	.	.	3357	12
	total	32	535	-27	204	76	80	-214	116	205	55	491	55	938	27	-505	118	61	977	301	85	35	74	63	63	95	79	.	.	147	65	209	57	-407	90	149	144	4	100	94	87	167	46	203	44	-9	760	326	45	36	100	917	41	302	93	389	89	495	48	-110	147	392	47	139	61	80	163	736	37	53	102	-131	145	398	47	321	71	-19	296	2	4135	461	54	90	212	108	75	118	161	-89	192	-99	87	-76	180	368	58	-47	422	28	655	235	79	76	195	145	75	17	106	106	54	66	100	.	.	.	.	12	100	46	290	5	916	161	69	140	92	.	.	171	59	93	116	157	88	658	40	93	103	56	100	497	34	-56	283	-10	2063	133	72	224	45	227	44	50	305	-9	1968	162	85	-101	210	115	80	83	150	188	43	581	35	186	59	1	10526	-160	97	-213	130	87	78	48	81	19	100	-61	197	.	.	11527	15
pin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-55	54	-342	58	-61	65	-27	122	.	.	-13	100	-107	78	32	184	-191	61	25	342	-14	166	-17	91	4	536	.	.	8	100	-140	100	.	.	-170	74	-51	70	.	.	6	699	-186	86	3	100	96	119	-20	429	-126	68	18	100	50	68	.	.	-19	100	14	100	.	.	.	.	32	100	4	100	70	100	27	100	10	100	.	.	.	.	.	.	5	100	-114	88	-30	85	-6	485	-72	70	-59	60	25	100	-13	75	.	.	-7	377	-43	129	-45	86	-16	100	-46	70	14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	100	.	.	.	.	25	104	5	100	.	.	.	.	.	.	12	85	2	100	.	.	-14	100	.	.	3	74	.	.	-91	84	.	.	.	.	6	100	.	.	-47	309	99	73	-28	265	.	.	-20	100	-79	102	-25	151	-165	50	-54	132	-142	59	-56	85	.	.	-2104	24
	mort	-48	72	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	32	104	4	100	80	59	52	49	-10	100	.	.	43	59	.	.	.	.	-6	100	.	.	16	100	14	100	.	.	-5	75	59	59	.	.	20	117	148	38	32	80	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	23	100	.	.	1	100	5	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	29	58	.	.	0	100	13	82	35	77	-1	100	.	.	.	.	16	100	.	.	.	.	.	.	24	71	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	9	100	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	26	100	.	.	-11	237	37	68	130	55	.	.	44	100	43	49	-5	99	12	100	-11	100	.	.	.	.	.	.	866	18
	total	-103	51	-342	58	-61	65	-27	122	.	.	-13	100	-75	100	36	173	-111	91	76	125	-23	137	-17	91	47	65	.	.	8	100	-146	100	.	.	-155	79	-37	62	.	.	2	2315	-127	122	3	100	116	96	128	59	-93	84	18	100	50	68	.	.	-19	100	15	100	.	.	.	.	55	100	4	100	71	100	32	100	10	100	.	.	.	.	.	.	5	100	-85	114	-30	85	-6	493	-59	78	-24	173	24	100	-13	75	.	.	9	243	-43	129	-45	86	-16	100	-21	73	16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	100	.	.	.	.	29	93	12	100	.	.	.	.	.	.	12	85	2	100	.	.	-5	100	.	.	5	80	.	.	-91	84	.	.	.	.	32	100	.	.	-57	258	136	56	102	62	.	.	24	100	-36	204	-29	127	-153	53	-65	113	-142	59	-56	85	.	.	-1238	41
mélèze	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	9	338	-15	151	65	77	-125	62	.	.	.	.	-124	86	-77	71	-76	105	.	.	.	.	.	.	-4	145	.	.	.	.	-27	301	.	.	-42	153	.	.	8	100	-102	137	-73	101	123	74	338	37	1184	22	3	100	-17	130	12	79	1	100	.	.	.	.	.	.	3	100	.	.	.	.	.	.	18	100	4	100	25	100	-84	92	-13	100	.	.	-26	131	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	12	100	10	100	-14	100	27	100	76	55	192	42	213	45	84	70	.	.	13	139	623	29	83	57	72	100	.	.	.	.	-18	100	70	156	.	.	20	100	.	.	66	100	.	.	22	100	.	.	.	.	-13	100	.	.	2	1015	.	.	21	100	.	.	68	100	1017	32	650	31	152	91	-19	100	11	100	6	100	20	89	.	.	-39	100	8	100	-49	166	.	.	4389	15
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	33	88	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	48	85	18	168	24	76	166	42	277	42	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	5	100	5	132	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	-2	71	30	68	8	95	39	100	.	.	.	.	24	63	1	100	20	93	.	.	.	.	.	.	17	79	.	.	4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	1	100	-18	449	32	87	64	67	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	820	23
	total	9	338	-15	151	65	77	-125	62	.	.	.	.	-91	111	-77	71	-76	105	.	.	.	.	.	.	-4	145	.	.	.	.	-27	301	.	.	-34	167	.	.	8	100	-55	240	-55	122	147	69	504	26	1460	19	3	100	-17	130	12	79	1	100	.	.	.	.	.	.	3	100	.	.	.	.	.	.	20	100	4	100	30	100	-80	95	-13	100	.	.	-26	131	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	12	100	10	100	-7	100	27	100	74	54	222	41	221	44	123	70	.	.	13	139	647	29	84	58	92	85	.	.	.	.	-18	100	87	124	.	.	24	100	.	.	66	100	.	.	22	100	.	.	.	.	-13	100	.	.	10	172	.	.	21	100	.	.	70	100	998	33	682	31	215	64	-19	100	11	100	6	100	20	89	.	.	-39	100	8	100	-49	166	.	.	5210	13
arole	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	546	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	9	100	.	.	.	.	71	64	102	176	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	132	69	25	185	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	344	62
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	26	109	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	42	71	9	73	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	76	57
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-11	112	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	9	100	.	.	.	.	71	64	128	137	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	174	53	35	136	5	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	420	50
autres résineux	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	34	84	.	.	38	100	84	72	.	.	10	71	1	100	.	.	235	72	3	71	.	.	.	.	.	.	165	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	4	100	.	.	.	.	6	100	16	46	10	72	16	101	149	77	2	100	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	187	96	10	71	0	666	2	89	.	.	53	100	6	100	4	100	29	76	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	1	133	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	69	100	1	100	.	.	-1	100	.	.	4	100	.	.	6	100	.	.	.	.	43	100	19	68	.	.	5	100	.	.	.	.	.	.	-97	100	.	.	6	100	.	.	.	.	-11	100	4	126	1	114	.	.	.	.	-2	933	22	86	6	76	.	.	.	.	.	.	.	.	1150	31
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	.	.	.	.	4	100	2	168	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	3	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	147	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	11	100	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	28	48
	total	34	84	.	.	38	100	84	72	.	.	10	71	1	100	.	.	239	71	3	71	.	.	.	.	.	.	165	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	8	100	.	.	.	.	10	100	17	52	10	72	16	101	149	77	2	100	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	187	96	10	71	0	666	2	89	.	.	53	100	6	100	4	100	28	78	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	1	133	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	69	100	1	100	.	.	-1	100	.	.	7	100	.	.	6	100	.	.	.	.	43	100	19	67	.	.	5	100	.	.	.	.	.	.	-97	100	.	.	6	100	.	.	.	.	-11	100	14	106	2	58	.	.	.	.	-2	933	22	86	6	76	.	.	.	.	.	.	.	.	1178	30
hêtre	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-999	43	-157	120	187	77	-129	180	115	60	-3	4812	26	1349	176	204	-1200	48	373	83	-462	70	-30	531	-35	442	.	.	52	232	12	1161	230	82	138	207	.	.	35	728	-32	284	120	103	-31	80	250	49	.	.	-363	115	205	134	216	70	300	43	29	234	-22	340	-37	183	-6	1949	27	356	139	59	42	59	-138	212	284	41	-206	128	326	57	234	92	-168	133	411	42	157	84	-389	71	-7	2796	-87	162	138	59	48	88	312	47	191	54	89	51	-29	473	.	.	77	65	.	.	362	40	632	28	299	37	418	31	458	32	84	186	368	47	.	.	130	52	199	64	17	315	131	54	85	76	62	71	88	106	-16	61	-202	45	134	45	-107	121	-1	15382	130	79	-13	907	-65	173	62	143	26	368	.	.	24	89	229	51	97	105	44	158	83	203	-316	74	-160	126	124	58	-53	282	138	72	.	.	3903	42
	mort	193	53	43	65	.	.	69	61	-11	89	39	58	30	245	90	47	124	49	90	65	93	71	80	78	72	50	.	.	33	89	12	80	48	55	33	77	.	.	49	62	52	74	13	95	2	100	24	78	.	.	52	85	26	61	2	164	135	50	54	67	5	100	.	.	.	.	.	.	17	63	8	100	35	77	6	100	75	61	65	46	27	89	98	57	47	54	-10	110	58	59	33	61	104	47	1	1575	48	87	13	94	.	.	.	.	0	945	.	.	.	.	.	.	23	63	31	83	12	123	30	61	51	78	17	159	8	77	.	.	.	.	24	65	.	.	4	51	5	100	1	100	125	50	2	74	3	100	2	100	35	64	3	124	15	85	17	94	.	.	5	100	.	.	.	.	.	.	81	53	12	100	11	131	.	.	49	49	-20	89	-5	119	6	100	1	558	.	.	2628	10
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érable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	1	100	.	.	.	.	0	3367	.	.	21	80	23	74	.	.	16	80	12	81	9	74	10	76	2	100	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	14	109	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	41	52	3	100	13	77	2	100	8	100	.	.	3	100	.	.	.	.	11	121	.	.	.	.	.	.	.	.	17	101	.	.	-14	100	2	100	.	.	1	100	.	.	-7	81	1	375	.	.	.	.	-2	100	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	16	100	2	100	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	-4	189	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	9	128	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	14	60	.	.	.	.	.	.	14	91	-8	100	.	.	.	.	6	100	.	.	254	24
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frêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	24	65	85	79	2	100	5	73	.	.	29	73	53	85	49	56	46	66	4	71	23	85	12	100	.	.	.	.	1	100	16	166	5	77	28	100	1	100	80	56	.	.	.	.	34	72	6	100	.	.	234	52	6	87	33	63	47	70	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	58	83	.	.	6	100	55	47	10	100	.	.	17	120	35	62	11	68	.	.	.	.	20	61	8	72	36	76	.	.	5	100	4	83	38	100	18	100	8	100	.	.	.	.	.	.	15	100	3	185	9	100	30	100	.	.	3	100	.	.	.	.	10	103	7	81	6	100	11	88	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	4	144	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	4	100	26	58	.	.	.	.	18	74	78	57	17	128	-2	100	2	71	16	100	.	.	1415	14
	total	-3	3260	10	1163	-80	90	-23	230	.	.	41	227	19	413	-6	1622	284	40	17	138	-90	64	26	54	27	95	.	.	68	64	254	83	200	42	94	88	2	100	-10	1024	8	239	-2	461	11	182	63	50	.	.	63	304	-139	124	-5	1000	42	100	2	1140	-29	119	2	100	3	100	6	100	259	71	.	.	90	70	169	113	42	146	26	148	84	146	82	82	92	64	114	47	11	76	56	64	-77	104	93	75	9	76	64	105	70	90	-81	160	70	118	12	100	190	100	2	100	16	71	15	111	133	61	110	75	68	88	51	50	98	67	39	74	.	.	53	200	35	87	40	88	174	72	26	55	-33	128	-45	100	9	77	8	100	-86	74	-78	78	109	66	52	62	-142	70	.	.	-124	103	42	83	44	59	94	59	-17	345	147	55	-57	93	-61	142	92	103	1	12497	-70	70	-50	125	.	.	2927	25
chêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	174	72	1	2187	-59	100	31	223	.	.	.	.	4	88	19	71	8	1599	.	.	-66	71	2	100	-2	2151	.	.	-24	86	19	100	31	98	63	50	-194	95	.	.	.	.	21	100	.	.	-1	100	23	100	5	1482	-77	71	15	300	-43	100	-10	128	.	.	7	100	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	13	100	-36	94	.	.	-3	732	-10	100	-78	96	13	100	-8	103	19	88	27	75	6	100	.	.	.	.	-4	531	131	154	-53	138	.	.	.	.	.	.	21	117	57	70	88	97	-44	106	51	65	36	59	21	121	.	.	14	100	8	90	6	100	.	.	4	1190	2	100	0	625	-138	79	33	87	.	.	15	578	15	100	-87	75	53	99	-10	100	41	100	41	93	30	66	63	69	36	69	.	.	-57	80	40	62	-11	101	-75	120	1	4509	-39	124	15	185	.	.	192	240
	mort	1	280	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	200	18	116	3	147	.	.	-2	100	.	.	13	100	.	.	8	100	.	.	1	415	.	.	12	101	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	3	594	5	100	.	.	.	.	10	88	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	.	.	-5	73	.	.	7	182	.	.	17	62	.	.	.	.	.	.	.	.	-5	100	.	.	.	.	.	.	.	.	16	69	5	100	42	75	20	74	22	62	.	.	9	100	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	106	.	.	10	100	25	72	.	.	.	.	-13	100	1	100	-1	117	2	100	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	2	100	.	.	9	123	.	.	257	26
	total	175	71	1	2187	-59	100	31	223	.	.	.	.	3	126	37	65	11	1157	.	.	-69	68	2	100	11	371	.	.	-16	132	19	100	31	92	63	50	-182	101	.	.	.	.	21	100	.	.	-1	100	23	100	9	913	-73	73	15	300	-43	100	-1	890	.	.	7	100	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	13	100	-15	85	.	.	-3	732	-10	100	-83	90	13	100	-2	345	19	88	44	54	6	100	.	.	.	.	-4	531	125	161	-53	138	.	.	.	.	.	.	37	66	62	64	131	63	-24	139	73	49	36	59	30	85	.	.	14	100	8	90	6	100	.	.	4	1190	2	100	0	625	-138	79	33	87	.	.	19	464	15	100	-77	84	78	83	-10	100	41	100	28	91	31	67	61	69	38	66	.	.	-57	80	40	62	-14	82	-75	120	3	1171	-39	124	24	89	.	.	448	102
châtaignier	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	5	100	.	.	.	.	177	51	4	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	124	92	58	148	46	155	-213	54	264	69	98	72	54	145	141	139	.	.	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	0	12075	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	758	47
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	33	64	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	100	62	51	51	67	65	55	161	52	153	36	37	47	52	63	227	31	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	5	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	851	16
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	5	100	.	.	.	.	210	51	4	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	186	67	110	83	111	72	-52	127	417	45	135	57	106	67	367	55	.	.	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	0	12075	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1609	22
autres feuillus	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	56	107	-67	131	17	427	17	111	-5	73	34	69	8	1096	57	111	36	333	12	182	-63	79	-8	165	-2	785	.	.	-51	65	138	55	25	110	104	78	5	104	2	1430	12	307	-25	140	198	76	61	221	271	77	99	61	48	86	32	76	50	73	-28	100	6	117	-16	100	-21	72	-2	372	47	47	-17	99	7	162	3	100	-39	91	-52	87	-6	1132	-18	232	10	198	72	90	-34	78	67	76	-57	74	83	65	0	1329	-48	63	-69	85	94	51	-60	74	40	101	316	57	75	90	75	69	90	115	513	36	-30	221	136	74	72	97	9	322	-33	100	11	89	-43	50	27	794	11	82	0	8043	155	104	23	88	-4	133	2	130	13	78	26	95	-13	138	-28	65	-33	123	12	266	0	100	0	1566	94	62	113	44	112	81	-23	103	72	60	138	72	5	844	3	766	-14	242	1	984	24	217	.	.	2930	22
	mort	10	153	21	63	.	.	7	100	.	.	7	71	5	580	36	73	-2	100	0	6227	28	88	8	100	0	885	.	.	0	1359	58	101	3	71	12	191	.	.	56	69	28	56	10	73	11	257	127	34	94	72	40	113	-26	109	-8	197	2	59	-54	100	9	72	3	100	.	.	17	100	.	.	3	75	6	162	1	449	-13	88	34	74	41	73	21	92	.	.	-3	100	15	135	23	62	1	100	2	100	-9	100	36	58	3	712	2	100	.	.	31	57	4	428	3	74	10	142	56	51	108	60	-1	1812	-7	444	23	108	12	57	15	100	-9	108	28	101	54	72	-8	71	-3	402	-5	142	0	6576	2	100	10	89	1	100	-6	71	0	2625	13	77	5	100	0	2365	2	100	.	.	33	57	31	57	76	34	4	100	5	100	2	100	5	175	-8	86	-4	100	-2	387	-11	90	.	.	1134	17
	total	65	91	-46	194	17	427	24	84	-5	73	41	58	13	681	93	64	34	351	12	178	-35	153	0	2402	-2	1040	.	.	-51	71	196	62	28	98	116	72	5	104	57	63	40	86	-15	195	210	79	189	69	365	57	139	66	21	232	24	143	52	71	-82	100	15	52	-14	100	-21	72	15	73	47	47	-14	126	13	94	4	114	-53	87	-18	233	35	235	3	1191	10	198	69	94	-19	64	89	65	-55	76	84	65	-9	131	-13	89	-67	71	96	50	-60	74	71	70	319	58	77	87	84	71	145	73	621	32	-31	220	129	66	95	85	21	126	-18	100	3	290	-15	168	81	297	3	340	-2	1388	151	108	23	113	-2	325	12	84	14	68	21	125	-13	136	-15	59	-28	142	12	262	2	100	0	1566	126	48	145	33	188	50	-19	124	77	59	140	72	10	417	-5	413	-18	189	0	3275	13	378	.	.	4064	16
indéterminable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	11	93	124	38	9	72	11	100	1	100	4	100	.	.	13	100	.	.	1	100	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	29	71	18	86	34	63	14	67	3	84	14	89	8	80	2	100	9	85	.	.	.	.	.	.	15	100	8	100	35	72	9	100	1	100	4	100	2	100	16	100	3	100	8	100	.	.	.	.	31	86	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	71	2	100	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	23	72	6	71	3	100	.	.	.	.	9	100	.	.	.	.	1	100	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	37	62	48	59	8	80	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	21	100	.	.	1	100	.	.	638	15
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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. 2285108. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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