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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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IFN4—IFN5
évolution: nombre total de tiges
essence principale · état de l'arbre (vif/mort)
découpage régional: arrondissement forestier (2024)
unité: 1000 n/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 2009/17–2018/26
		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 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%	1000 n/an	±%
pas d'indication	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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épicéa	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-10	129	-32	131	-23	58	-8	253	-12	91	-50	50	-70	99	-54	59	-3	2412	-96	28	30	87	-8	60	-2	163	.	.	-12	58	-66	44	-20	72	-7	168	6	74	-59	70	28	124	-4	836	17	286	-26	219	-58	71	-98	35	-47	35	18	187	-71	53	-38	53	-11	139	0	2290	-2	429	-15	59	-6	134	61	98	38	96	39	87	-6	862	-8	334	-17	50	-26	58	-78	53	-9	80	-14	71	66	79	-3	73	-23	92	-5	932	-14	97	-3	413	-27	84	-94	47	12	72	118	79	-27	71	.	.	0	0	0	0	11	64	-3	74	6	56	1	701	4	216	-8	386	32	60	-6	257	-12	254	-29	67	-2	155	9	529	8	274	3	161	-41	44	-31	84	-50	66	-7	357	-37	87	-12	106	-4	74	0	7539	56	40	-12	228	21	132	-11	56	-62	71	-1	2033	-4	456	-13	185	-42	51	-14	111	-22	46	.	.	-1095	25
	mort	-1	100	4	191	1	305	2	131	8	91	4	229	15	152	3	390	1	977	26	61	-1	100	1	696	4	123	.	.	-3	71	-13	52	-23	53	8	89	.	.	-14	139	3	453	9	109	40	60	27	61	52	45	20	57	-4	327	-10	66	-16	141	1	247	2	147	2	100	4	71	-5	104	3	184	-2	244	16	86	-5	58	14	79	11	73	1	412	9	47	8	99	-2	100	-3	77	0	0	2	100	8	67	2	456	5	108	6	74	-3	230	9	142	2	71	5	106	21	42	.	.	.	.	.	.	2	100	0	0	-2	100	4	65	2	139	-9	188	0	0	10	81	24	62	5	101	.	.	-1	433	-9	100	2	71	0	338239	-6	100	11	56	-1	256	1	178	-8	80	1	100	3	74	17	74	29	43	16	76	3	77	32	89	-1	362	0	1117	0	3540	-1	197	2	100	-7	79	.	.	371	24
	total	-11	120	-27	145	-22	59	-6	341	-4	223	-46	59	-54	138	-51	65	-2	4350	-69	36	29	87	-7	68	2	227	.	.	-15	48	-79	40	-43	46	1	885	6	74	-73	70	31	122	5	588	57	77	2	3351	-6	581	-78	43	-52	45	8	433	-87	55	-37	55	-8	168	2	377	2	243	-20	50	-3	224	59	101	54	90	34	102	8	575	3	720	-16	51	-16	87	-70	58	-11	66	-17	62	66	79	-1	100	-16	138	-3	1587	-9	135	3	280	-30	81	-85	47	14	66	123	80	-6	248	.	.	0	0	0	0	13	61	-3	74	4	94	4	116	6	134	-17	258	32	60	4	269	12	198	-24	80	-2	155	8	591	-1	2205	5	102	-41	43	-37	87	-39	83	-8	303	-36	85	-20	91	-3	71	3	113	72	36	17	159	37	72	-8	60	-29	57	-2	947	-3	506	-13	184	-44	53	-12	128	-29	42	.	.	-723	38
sapin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-13	63	-3	79	2	212	-2	959	-4	83	1	1651	15	68	-14	170	76	50	-53	70	0	0	0	11254	5	174	.	.	6	113	2	216	-8	118	-4	158	4	100	-5	77	-1	74	-8	63	-1	392	2	258	-17	100	40	54	-16	102	61	82	30	50	-8	76	-1	456	33	103	-3	209	2	622	2	201	6	112	-1	526	-1	677	-2	73	-3	116	0	728	-8	68	-2	85	-2	303	-5	81	-2	74	1	405	6	90	-17	68	-5	185	-14	57	-12	76	-27	100	0	0	12	87	0	0	.	.	.	.	0	0	-3	77	-2	100	4	176	3	200	.	.	-1	293	-7	104	-1	100	5	88	5	95	-4	100	-15	66	-5	100	3	204	0	4453	7	119	18	71	3	93	-12	96	-4	105	-3	160	2	129	1	135	3	91	6	84	-4	126	-1	138	6	79	-5	80	7	114	1	100	-1	100	-8	63	.	.	37	295
	mort	4	69	.	.	.	.	4	109	2	100	-4	86	-2	244	0	7194	-2	486	10	75	2	100	.	.	8	61	.	.	0	0	-2	100	2	110	3	71	.	.	-1	100	0	0	-2	128	-1	100	2	128	14	100	-3	277	1	540	0	1557	1	638	1	376	1	100	1	100	.	.	5	136	1	100	1	313	1	547	-1	168	0	0	1	192	-2	100	4	84	.	.	-1	352	1	100	2	70	-7	48	-6	100	2	77	5	74	4	100	.	.	.	.	.	.	0	0	1	100	.	.	.	.	.	.	1	100	2	100	0	0	0	1750	.	.	4	101	3	134	-2	100	3	116	0	0	.	.	2	202	0	0	1	100	-2	72	-2	100	-1	183	0	0	-4	100	2	71	0	0	.	.	0	0	1	100	0	23451	10	72	.	.	1	100	-2	136	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	61	53
	total	-9	78	-3	79	2	212	2	805	-2	90	-3	246	13	103	-14	176	74	53	-43	86	2	100	0	11254	13	78	.	.	6	113	1	1021	-6	157	0	1382	4	100	-6	74	-1	74	-10	62	-2	118	3	112	-4	100	37	65	-15	109	61	82	31	50	-7	56	0	1505	33	100	-3	209	7	141	3	136	7	105	-1	928	-2	271	-2	73	-2	135	-2	195	-4	90	-2	85	-4	230	-4	93	-1	224	-6	73	0	1644	-15	76	0	1138	-11	63	-12	76	-27	100	0	0	12	87	1	100	.	.	.	.	0	0	-2	100	0	0	4	176	3	199	.	.	3	122	-4	196	-3	100	8	73	5	95	-4	100	-13	78	-5	100	4	177	-2	273	5	176	17	75	3	93	-16	80	-2	219	-3	160	2	129	1	135	4	81	6	84	6	160	-1	138	7	69	-7	62	7	114	1	100	-1	100	-8	63	.	.	98	112
pin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-1	92	-3	73	-1	100	-1	100	.	.	-1	100	0	2321	-5	80	-18	96	-8	48	3	128	-2	100	0	0	.	.	0	0	-1	835	.	.	-3	60	-6	65	.	.	1	527	6	127	0	0	-4	101	-2	1148	-1	100	0	0	3	76	.	.	-4	100	-2	100	.	.	.	.	0	0	7	100	0	100	4	100	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	-15	69	-1	100	1	100	1	164	-1	186	1	100	0	0	.	.	-1	100	-2	71	-3	77	.	.	0	0	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	325	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	-1	100	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	-7	100	.	.	-24	55	-20	56	-21	49	.	.	-3	100	-4	82	0	0	-2	253	-3	98	-4	72	0	0	.	.	-143	30
	mort	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	169	2	100	0	398	7	67	1	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-6	100	.	.	-1	100	0	0	.	.	2	300	2	71	.	.	3	110	46	35	-2	82	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	2	100	6	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	308	.	.	0	0	4	71	1	100	0	0	.	.	.	.	1	100	.	.	-2	100	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-4	100	.	.	.	.	0	0	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	28	61	14	55	13	70	.	.	4	100	6	52	-2	100	1	100	.	.	-2	100	.	.	.	.	127	25
	total	-3	75	-3	73	-1	100	-1	100	.	.	-1	100	-3	76	-3	73	-18	94	-1	392	4	100	-2	100	0	0	.	.	0	0	-7	173	.	.	-4	63	-6	65	.	.	3	282	8	100	0	0	-1	796	44	54	-4	62	0	0	3	76	.	.	-4	100	-2	100	.	.	.	.	0	0	7	100	2	100	10	100	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	-14	73	-1	100	1	100	5	59	0	1013	1	100	0	0	.	.	0	100	-2	71	-5	85	.	.	0	0	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	2	79	0	0	.	.	.	.	.	.	-4	100	0	0	.	.	-1	100	.	.	1	100	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	3	370	-6	157	-8	65	.	.	1	100	2	89	-2	100	-2	364	-3	98	-6	58	0	0	.	.	-17	262
mélèze	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	7	95	0	100	12	128	-1	100	.	.	.	.	2	143	-1	100	-3	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	100	.	.	8	100	.	.	-1	100	-10	66	-4	51	-7	74	-10	63	-31	43	0	0	0	0	0	0	2	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-4	100	0	0	-6	100	0	1414	0	100	-1	100	-1	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	-4	100	16	100	1	567	-4	188	4	57	1	100	.	.	-2	100	2	310	-4	58	0	479	.	.	.	.	.	.	-6	81	.	.	-2	100	.	.	-3	100	.	.	9	100	.	.	.	.	-2	100	.	.	0	100	.	.	0	0	.	.	10	100	-4	331	-32	64	-15	36	-1	100	0	0	-1	100	7	74	.	.	-3	73	0	0	-1	100	.	.	-81	54
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	0	0	.	.	.	.	8	71	0	2128	6	65	10	57	24	49	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	6	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	0	0	3	82	0	0	0	0	.	.	.	.	5	61	0	0	2	72	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	5	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-4	100	.	.	-2	100	.	.	.	.	.	.	2	100	3	303	2	241	-3	247	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	69	31
	total	7	95	0	100	12	128	-1	100	.	.	.	.	2	143	-1	100	-3	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-1	74	.	.	8	100	.	.	-1	100	-2	111	-4	71	0	965	1	727	-7	160	0	0	0	0	0	0	2	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-4	100	0	0	-1	100	0	1414	0	100	-1	100	-1	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	-2	100	16	100	1	567	-1	823	4	57	1	100	.	.	-2	100	7	75	-4	58	2	153	.	.	.	.	.	.	-5	92	.	.	4	100	.	.	-3	100	.	.	9	100	.	.	.	.	-6	100	.	.	-2	110	.	.	0	0	.	.	12	100	-2	929	-30	71	-17	50	-1	100	0	0	-1	100	7	74	.	.	-3	73	0	0	-1	100	.	.	-12	358
arole	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	0	28882	18	174	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	140	1	678	-4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	23	145
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	58	5	61	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	199
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	0	28882	9	353	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	13	67	6	108	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	27	125
autres résineux	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-1	100	.	.	0	0	0	0	.	.	2	100	0	0	.	.	-10	52	0	0	.	.	.	.	.	.	3	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-2	100	.	.	.	.	0	0	-6	97	0	0	2	100	3	79	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	100	2	100	2	100	0	0	.	.	-2	100	0	0	0	0	1	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	2	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	-7	100	2	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-2	100	2	100	2	100	.	.	.	.	0	3540	5	93	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	1363
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	2	100	4	170	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	90
	total	-1	100	.	.	0	0	0	0	.	.	2	100	0	0	.	.	-8	64	0	0	.	.	.	.	.	.	3	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	2	100	-2	500	0	0	2	100	3	79	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	100	2	100	2	100	0	0	.	.	-2	100	0	0	0	0	1	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	2	100	.	.	.	.	.	.	4	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-9	100	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-2	100	2	100	2	100	.	.	.	.	0	3540	5	93	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	9	186
hêtre	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	0	15084	14	158	-3	350	-34	49	-7	73	-8	64	-6	498	7	357	-35	123	-69	53	14	111	-3	658	-19	62	.	.	-13	71	-35	43	-3	436	14	118	.	.	-37	71	-2	257	-7	143	-3	100	2	343	.	.	-16	124	-5	196	-27	74	-21	63	-18	51	-14	60	2	246	9	119	-12	100	13	100	5	96	-13	97	1	943	-29	57	-10	178	-26	54	-16	74	-3	682	12	193	-13	196	11	146	-14	103	2	134	0	1175	-4	201	-12	62	1	961	-7	126	.	.	2	100	.	.	5	218	-8	149	8	74	14	76	-4	320	3	134	0	9486	.	.	-7	100	3	126	-1	627	-4	92	8	71	-10	72	-13	53	-2	100	1	600	6	185	2	309	-35	46	66	71	-9	74	3	522	6	209	-9	92	.	.	11	73	-8	189	-2	255	-1	112	3	163	2	478	41	89	9	229	1	698	4	90	.	.	-354	39
	mort	7	90	-3	108	.	.	-1	589	2	100	3	77	1	421	-5	140	4	209	11	78	1	224	-1	180	10	59	.	.	14	82	6	68	8	61	-2	224	.	.	36	73	7	97	0	0	2	100	5	61	.	.	19	64	3	161	6	75	3	196	6	52	0	0	.	.	.	.	-2	100	2	100	1	100	3	216	2	100	9	60	10	49	-1	892	4	130	11	62	2	113	-3	124	0	708	16	46	0	0	4	100	2	71	-2	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	4	185	3	308	-2	233	9	80	16	47	-5	100	3	114	.	.	.	.	1	100	.	.	2	174	2	100	0	0	13	54	4	71	2	100	0	0	0	1511	2	100	4	71	7	76	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	14	79	0	0	0	0	.	.	5	111	-6	58	-4	71	1	100	0	0	.	.	276	18
	total	7	270	11	209	-3	350	-35	47	-5	95	-5	84	-5	634	3	972	-30	141	-58	57	15	104	-4	473	-10	106	.	.	1	496	-29	50	5	313	12	134	.	.	-1	1336	5	178	-7	140	-1	100	7	92	.	.	3	548	-3	332	-21	90	-17	66	-11	70	-14	60	2	246	9	119	-14	98	15	84	5	95	-10	113	3	322	-20	72	0	62349	-27	56	-12	93	8	286	14	165	-16	149	11	151	2	431	2	134	5	62	-3	346	-14	55	1	961	-7	131	.	.	2	100	.	.	8	111	-6	115	6	126	23	44	12	87	-2	333	3	236	.	.	-7	100	4	110	-1	627	-2	73	10	75	-10	72	1	704	2	100	3	181	6	185	2	266	-33	49	70	69	-3	174	3	522	9	154	-9	92	.	.	11	73	7	142	-2	255	-1	112	3	163	7	130	34	106	5	411	2	450	4	90	.	.	-77	172
érable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	0	0	-2	100	.	.	-2	184	.	.	2	100	2	155	.	.	-4	100	8	79	4	71	2	100	2	100	.	.	.	.	2	100	.	.	-2	100	.	.	4	221	.	.	.	.	-2	100	.	.	.	.	7	84	0	0	4	71	0	614	6	100	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-3	79	1	100	.	.	0	0	0	0	.	.	2	100	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	0	0	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	-2	100	4	71	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	-1	379	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	316	.	.	.	.	-2	100	-1	377	-2	100	-2	100	.	.	2	100	.	.	42	50
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frêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	12	85	0	398	2	100	4	100	.	.	8	71	6	100	9	62	9	61	4	71	8	71	1	100	.	.	.	.	4	100	17	66	2	100	-1	186	2	100	12	65	.	.	.	.	1	315	-5	100	.	.	39	41	4	71	4	96	16	69	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	6	63	.	.	2	100	4	45	-2	161	.	.	5	100	6	62	6	58	.	.	.	.	5	61	2	100	8	90	.	.	2	100	2	217	1	100	1	100	-2	100	.	.	.	.	.	.	-1	100	0	0	4	125	3	100	-4	100	2	100	.	.	.	.	-1	158	6	58	0	0	4	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	29110	4	71	.	.	-2	100	.	.	.	.	0	0	0	0	-4	127	.	.	.	.	5	61	7	94	15	101	.	.	4	71	0	0	.	.	244	16
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chêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	1	100	4	71	.	.	.	.	.	.	-2	100	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	-1	368	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	2	116	1	165	.	.	.	.	6	76	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	-2	100	.	.	4	100	.	.	2	152	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	58	2	100	-1	1263	-2	100	5	60	.	.	2	100	.	.	.	.	-2	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	8	79	.	.	.	.	.	.	2	100	2	100	-2	193	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	0	0	.	.	44	36
	total	2	212	2	100	.	.	4	100	.	.	.	.	0	0	0	285	3	276	.	.	0	0	3	100	-3	65	.	.	0	0	0	100	0	86	11	82	-21	76	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	0	0	0	1301	0	1590	-3	100	0	100	0	0	.	.	0	0	-4	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-2	100	3	100	.	.	-2	72	.	.	-2	169	1	100	0	0	0	100	-2	100	0	0	.	.	.	.	-2	110	-3	97	-2	107	.	.	.	.	.	.	1	100	4	63	-5	118	-4	71	0	0	3	121	1	100	.	.	0	0	-2	100	-2	100	.	.	0	100	2	100	0	0	-2	206	5	175	.	.	-11	74	0	0	-2	100	-1	180	-12	100	0	0	2	100	2	100	15	80	-2	187	.	.	-1	100	0	0	0	0	-1	100	4	199	-2	173	0	0	.	.	-28	120
châtaignier	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	-5	146	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-5	86	2	70	-28	123	-30	55	-58	42	3	148	-15	57	-54	37	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	194	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-189	26
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	19	66	9	100	26	60	10	88	44	43	5	69	4	80	46	34	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	166	20
	total	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	3	99	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	14	99	11	92	-2	1387	-20	73	-14	112	8	47	-11	63	-8	121	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-4	71	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	194	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-22	187
autres feuillus	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	16	63	16	124	-5	97	10	53	-3	100	0	487	-11	129	-8	125	31	141	2	588	7	159	4	119	-3	92	.	.	8	122	7	166	10	103	19	53	4	71	-16	63	-5	176	-13	65	-9	338	-36	61	-9	226	20	66	3	260	-1	594	15	65	-2	100	-2	269	-2	100	-7	97	-6	100	14	53	-9	64	13	63	-4	100	-5	151	-17	44	-23	59	-8	68	-4	96	1	183	-13	74	0	2737	3	98	1	218	-2	205	-11	105	-1	822	13	103	1	292	-23	69	53	74	-1	255	6	203	4	478	15	149	-21	72	2	655	9	80	-2	182	-12	100	2	100	-28	67	-6	117	2	163	1	433	9	167	-2	194	0	0	2	100	4	70	-1	100	-2	100	-6	73	-10	83	-4	80	0	0	0	0	20	88	-6	400	-20	119	6	58	2	159	3	151	7	153	2	100	3	149	0	11931	20	80	.	.	10	1150
	mort	6	58	4	121	.	.	-3	76	-2	100	2	100	-2	494	7	80	.	.	2	100	8	89	1	100	-2	168	.	.	-4	118	4	100	1	394	3	322	-2	100	5	228	-2	178	-6	74	-1	1879	19	120	20	85	2	285	0	1093	2	100	-9	50	.	.	2	100	2	100	-2	100	4	100	-2	100	-9	129	-4	71	2	100	-7	59	8	90	10	91	3	174	-2	100	.	.	4	100	6	74	-2	100	-4	61	.	.	6	78	1	285	2	100	.	.	17	86	4	278	0	3037	-7	136	-1	846	8	132	0	1601	9	60	-7	118	6	61	8	100	-4	100	7	89	2	191	-3	75	9	80	-6	100	0	0	2	100	2	100	0	0	.	.	2	117	4	71	0	0	-3	100	0	0	.	.	-14	77	19	60	24	57	0	0	-2	100	0	0	1	400	0	0	-2	100	3	126	-2	100	.	.	143	42
	total	22	48	20	98	-5	97	7	70	-5	74	2	142	-13	114	0	3056	31	141	4	263	14	81	5	97	-5	68	.	.	5	189	11	96	11	94	22	61	2	173	-12	65	-8	129	-19	59	-10	335	-18	113	10	138	22	66	3	258	1	299	6	156	-2	100	0	1067	0	0	-9	92	-1	100	12	65	-19	91	9	96	-2	218	-12	75	-8	96	-13	86	-5	103	-6	73	1	183	-9	66	6	137	1	292	-3	115	-2	205	-5	144	0	6490	15	89	1	292	-6	243	57	84	-1	100	-1	1477	3	781	22	87	-22	73	11	135	1	742	3	122	-4	100	-2	224	-21	63	-5	167	-1	348	9	84	3	595	-2	199	2	194	4	71	4	70	-1	100	0	99	-2	85	-10	83	-6	88	0	0	0	0	6	348	13	128	5	442	6	58	1	375	3	151	8	126	2	100	1	292	3	200	18	90	.	.	152	76
indéterminable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	-7	75	2	100	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	-2	100	-2	100	.	.	0	0	.	.	-2	100	2	71	1	100	3	200	1	100	0	0	2	100	2	100	-2	100	-2	166	.	.	.	.	.	.	2	100	0	0	1	71	0	0	2	100	2	100	0	100	1	100	2	100	-1	180	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	0	4526	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	225	0	0	-4	100	.	.	0	0	.	.	-2	100	0	100	2	100	1	491	-2	100	.	.	0	0	.	.	.	.	2	100	2	100	.	.	.	.	-2	100	.	.	.	.	.	.	-1	405	0	0	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	0	0	.	.	0	0	.	.	-7	211
	total	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	100	-7	75	2	100	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	-2	100	-2	100	.	.	0	0	.	.	-2	100	2	71	1	100	3	200	1	100	0	0	2	100	2	100	-2	100	-2	166	.	.	.	.	.	.	2	100	0	0	1	71	0	0	2	100	2	100	0	100	1	100	2	100	-1	180	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	0	4526	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	225	0	0	-4	100	.	.	0	0	.	.	-2	100	0	100	2	100	1	491	-2	100	.	.	0	0	.	.	.	.	2	100	2	100	.	.	.	.	-2	100	.	.	.	.	.	.	-1	405	0	0	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	0	0	.	.	0	0	.	.	-7	211
total	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	29	159	-5	1071	-58	62	-39	105	-26	58	-68	52	-45	201	-60	108	54	223	-225	29	55	84	-2	969	-17	76	3	.	-22	79	-112	42	-5	693	24	137	-18	74	-129	43	13	285	-33	116	-32	208	-73	88	-104	70	-60	98	-73	45	42	156	-66	77	-73	39	-40	54	39	111	-4	463	-31	63	37	73	62	99	33	138	30	144	-70	85	-44	88	-94	46	-60	44	-123	42	4	604	-50	66	72	84	11	298	-23	118	-20	228	-34	64	-46	53	-49	64	-108	55	-5	452	175	75	-19	105	-14	281	-29	126	-24	163	13	139	-30	80	-21	115	-11	162	-4	151	-12	264	1	5923	-12	220	-14	221	-20	132	-6	329	-19	274	6	440	30	81	-32	85	-28	118	-70	55	48	120	-69	68	-45	86	-8	227	33	125	40	135	-32	156	-28	154	-16	89	-63	71	-6	648	-9	374	20	252	-46	75	-39	73	-32	94	.	.	-2021	20
	mort	29	53	3	308	3	153	4	187	10	76	13	81	13	222	20	104	14	150	67	35	23	54	3	183	19	47	.	.	9	127	6	333	-10	130	9	135	-1	369	39	93	21	78	3	407	48	59	73	45	150	34	85	31	7	237	4	284	-6	416	19	52	5	61	5	85	3	120	2	357	11	64	-8	160	25	80	3	194	20	63	31	37	16	97	25	43	22	54	-1	412	4	153	15	41	14	69	6	159	9	112	20	47	11	57	10	144	8	179	17	86	31	88	31	43	29	67	16	109	46	52	23	44	33	38	29	65	18	53	10	84	-5	353	6	148	22	47	30	59	18	61	-12	62	13	73	-5	213	6	49	0	363305	-9	116	11	72	5	143	10	72	-11	73	11	76	6	60	40	68	72	29	61	45	13	59	34	84	8	68	8	144	10	173	-7	71	8	87	-7	90	.	.	1549	10
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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. 2295120. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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