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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	23-25calculé 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 (paires de chiffres ), mais ils le font pour les forêts privées et le total (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 dans les forêts publiques du Plateau. Pour les forêts privées comme pour le total, 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.

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
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/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	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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épicéa	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-89	129	-268	131	-205	58	-67	252	-127	79	-429	50	-849	79	-446	63	-24	2412	-855	28	266	87	-69	60	-25	136	.	.	-104	58	-199	224	-134	104	-61	168	52	74	-703	56	384	84	-1	19874	-44	1241	58	905	-75	587	-893	35	-502	32	160	187	-657	53	-330	53	-99	139	3	2290	-14	429	-129	59	-52	143	540	98	362	91	360	87	-39	1099	-102	227	-143	50	-427	55	-671	53	-82	80	-131	71	591	79	-28	73	-194	100	-76	507	-161	87	-22	413	-248	84	-823	47	159	55	1261	68	-213	90	97	100	0	0	0	0	94	67	-27	74	261	91	21	231	12	758	-36	780	208	82	-20	640	-78	344	-254	67	-17	155	133	307	68	274	29	161	-317	51	-268	84	-461	62	-59	357	-461	67	-102	106	-35	74	0	7539	487	41	-25	935	273	94	-256	49	-553	73	-10	2033	-17	865	-118	185	-374	51	-125	111	-189	46	.	.	-8727	29
	mort	-7	100	37	191	8	305	19	131	92	76	32	229	178	121	28	390	10	977	236	61	-8	100	6	696	35	123	.	.	-29	71	-118	52	-204	53	73	89	.	.	-72	288	46	252	91	93	488	45	216	71	447	47	185	57	-37	327	-87	66	-163	126	8	247	22	147	17	100	35	71	-45	104	30	184	-17	244	140	86	-50	58	139	70	68	116	6	412	90	44	70	99	-17	100	-24	77	0	0	17	100	68	67	16	456	44	108	50	74	-27	230	79	142	14	71	41	106	204	39	.	.	.	.	.	.	31	65	0	0	36	158	31	65	21	139	-80	188	0	0	90	75	247	56	41	101	.	.	-8	433	-78	100	14	71	0	338239	-51	100	102	52	-13	256	10	178	-71	80	8	100	28	74	186	71	243	43	120	95	2	1563	298	89	-10	362	3	1117	1	3540	-11	197	17	100	-57	79	.	.	3631	22
	total	-96	120	-231	145	-197	59	-48	339	-35	223	-397	59	-671	106	-417	70	-14	4350	-619	36	259	87	-63	68	10	330	.	.	-132	48	-317	144	-338	55	12	885	52	74	-775	61	431	82	90	303	445	112	273	190	372	108	-708	43	-539	40	73	433	-820	54	-322	55	-78	168	20	377	21	243	-175	50	-21	258	523	101	502	87	310	102	99	413	-34	609	-137	51	-337	67	-601	58	-98	66	-155	62	591	79	-10	100	-126	156	-60	665	-117	111	28	280	-275	81	-744	47	173	52	1303	69	-9	1722	97	100	0	0	0	0	125	56	-27	74	297	78	53	88	33	270	-116	340	208	82	70	144	169	129	-213	80	-17	155	125	327	-10	2205	44	102	-317	51	-319	87	-359	78	-71	303	-451	66	-173	91	-27	71	28	113	673	35	219	110	392	63	-254	54	-255	61	-20	947	-14	1040	-117	184	-384	53	-107	128	-245	42	.	.	-5096	50
sapin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-118	63	-27	79	20	212	-15	959	-33	83	5	1651	145	63	-130	159	661	50	-468	71	0	0	0	11254	63	129	.	.	50	113	22	216	-73	118	-34	158	34	100	-48	77	-11	74	-71	63	-5	392	14	258	-156	100	368	54	-126	114	527	82	281	50	-70	76	-11	456	289	103	-31	209	14	622	16	201	56	112	-13	526	-8	677	-17	73	-29	116	3	728	-101	79	-21	85	-19	303	-47	81	-21	74	15	218	63	81	-137	78	-41	185	-128	57	-109	76	-241	100	0	0	104	87	0	0	.	.	.	.	0	0	-18	161	-15	100	60	112	25	200	-29	100	-10	293	-56	104	-7	100	70	68	43	95	-34	100	-100	98	-43	100	30	204	1	4453	65	119	154	71	22	93	-106	96	-32	105	-21	160	13	129	12	135	43	67	52	84	-49	101	-10	138	52	79	-43	80	60	114	7	100	-12	100	-70	63	.	.	442	218
	mort	38	69	.	.	.	.	31	109	15	100	-32	86	-20	244	1	7194	-14	486	89	75	17	100	.	.	69	61	.	.	0	0	-17	100	19	110	31	71	.	.	-9	100	0	0	-21	128	-12	100	14	128	121	100	-29	277	5	540	-2	1557	5	638	10	376	8	100	7	100	.	.	45	136	8	100	9	313	6	547	-12	168	0	0	9	192	-17	100	35	84	.	.	-13	352	7	100	14	70	-61	48	-80	73	21	77	45	74	33	100	.	.	.	.	.	.	0	0	7	100	.	.	.	.	.	.	7	100	15	100	0	0	3	1750	.	.	34	101	24	134	-18	100	22	116	0	0	.	.	21	202	0	0	7	100	-17	72	-19	100	-10	183	0	0	-33	100	15	71	0	0	.	.	0	0	7	100	0	23451	89	72	.	.	7	100	-21	136	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	513	56
	total	-80	78	-27	79	20	212	16	805	-18	90	-27	246	125	94	-129	165	647	53	-380	87	17	100	0	11254	132	69	.	.	50	113	5	1021	-54	157	-3	1382	34	100	-57	74	-11	74	-92	62	-18	118	28	112	-35	100	339	65	-121	123	525	82	286	50	-59	56	-3	1505	296	100	-31	209	59	141	24	136	65	105	-7	928	-20	271	-17	73	-21	135	-14	195	-66	108	-21	85	-33	230	-40	93	-7	224	-46	85	-17	358	-115	88	4	1138	-95	63	-109	76	-241	100	0	0	104	87	7	100	.	.	.	.	0	0	-11	261	0	0	60	112	28	199	-29	100	24	122	-32	196	-25	100	92	60	43	95	-34	100	-79	123	-43	100	37	177	-16	273	45	176	144	75	22	93	-139	80	-17	219	-21	160	13	129	12	135	50	63	52	84	40	204	-10	138	59	69	-64	62	60	114	7	100	-12	100	-70	63	.	.	955	101
pin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-25	169	17	100	-3	398	61	67	8	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-56	100	.	.	-7	100	0	0	.	.	16	300	14	71	.	.	37	83	464	32	-22	82	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	17	100	57	100	.	.	.	.	-27	100	.	.	.	.	5	308	.	.	0	0	34	71	7	100	2	100	.	.	.	.	7	100	.	.	-17	100	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	.	.	0	0	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	63	100	.	.	245	61	97	69	114	70	.	.	34	100	53	52	-17	100	7	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	1140	25
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mélèze	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	64	95	0	100	109	128	-7	100	.	.	.	.	15	143	-7	100	-28	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-3	100	.	.	66	100	.	.	-6	100	-35	185	-26	68	-77	62	-60	187	-29	578	0	0	0	0	0	0	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-35	100	0	0	-54	100	-6	800	-1	100	-7	100	-7	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	-34	100	137	100	31	121	4	1657	129	72	-9	257	.	.	-18	100	323	45	-52	51	-12	208	.	.	.	.	.	.	-46	81	.	.	-13	100	.	.	-27	100	.	.	78	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	2	100	.	.	0	0	.	.	78	100	62	238	-243	72	-215	38	-7	100	0	0	-10	100	59	74	.	.	-27	73	0	0	-7	100	.	.	47	976
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	0	0	.	.	.	.	103	58	-1	2128	57	65	240	44	253	42	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	49	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	6	100	25	82	0	0	-6	100	.	.	.	.	45	80	-2	1320	61	55	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	44	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	20	100	57	149	27	179	43	209	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	983	24
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arole	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	53	58	.	.	109	100	153	67	160	172	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	58	147	38	130	-38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	533	62
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-61	96	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	72	50	43	61	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	71	106
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	53	58	.	.	109	100	153	67	100	283	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	129	59	80	72	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	604	55
autres résineux	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-10	100	.	.	0	0	0	0	.	.	18	100	17	100	.	.	-84	52	0	0	.	.	.	.	.	.	24	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-18	100	.	.	.	.	0	0	-49	97	0	0	17	100	26	79	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	18	100	0	0	1	100	21	100	18	100	0	0	.	.	-17	100	0	0	0	0	7	100	.	.	58	100	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	20	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	-62	100	17	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-23	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-18	100	17	100	17	100	.	.	.	.	-1	3540	44	93	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	84	169
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hêtre	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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érable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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frêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	total	59	124	-44	96	-176	58	-28	153	.	.	-64	81	-130	76	43	269	44	148	153	100	-43	140	34	176	-48	99	.	.	1	100	-15	224	137	62	-119	72	-34	100	-149	69	7	100	-17	100	-121	133	-4	1144	.	.	146	122	-103	84	-85	77	-76	94	10	333	-89	81	0	0	-17	100	0	0	113	97	.	.	22	232	-42	174	-245	77	2	1070	-164	107	66	138	-125	136	-51	74	7	303	-14	178	33	118	-13	398	-184	103	-71	58	-105	109	-74	54	-62	106	0	0	0	0	18	100	9	263	59	136	54	96	69	72	-12	100	27	216	-46	100	35	125	.	.	-35	179	130	49	-17	184	22	75	8	100	-30	74	-37	100	76	100	0	0	0	0	-27	71	-6	307	0	0	-133	76	.	.	-88	89	-161	176	97	73	99	150	-39	98	21	170	-182	91	-57	117	-70	137	-4	783	-4	1089	-4	474	.	.	-1864	41
chêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-18	103	20	100	.	.	34	102	.	.	.	.	-15	100	-4	100	-17	479	.	.	0	0	24	100	-14	79	.	.	0	0	-1	100	-2	86	98	82	-169	69	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	0	0	-20	207	-13	100	-25	100	-1	100	-55	76	.	.	0	0	-34	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-19	100	7	100	17	100	-21	72	.	.	-3	943	7	100	-34	100	1	100	-33	62	0	0	.	.	.	.	-15	110	-28	97	-22	107	.	.	-20	100	.	.	-53	67	35	95	-40	100	-20	100	-26	117	30	121	-14	137	-8	100	0	0	0	0	-18	100	.	.	1	100	17	100	0	0	0	8896	41	175	.	.	-92	74	0	0	-20	100	-77	72	-103	100	0	0	17	100	0	0	110	93	-42	105	-2	100	-7	100	0	0	0	0	-10	100	14	497	-17	173	0	0	.	.	-660	45
	mort	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	100	7	100	35	71	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	-7	368	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	17	116	12	165	.	.	.	.	55	76	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	34	100	.	.	14	152	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	60	58	17	100	-4	1263	-18	100	42	60	.	.	18	100	.	.	.	.	-20	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	67	79	.	.	.	.	.	.	18	100	17	100	9	413	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	.	.	409	34
	total	20	212	20	100	.	.	34	102	.	.	.	.	0	0	3	285	18	431	.	.	0	0	24	100	-31	65	.	.	0	0	-1	100	-2	86	98	82	-176	76	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	0	0	-3	1301	-2	1590	-25	100	-1	100	0	0	.	.	0	0	-34	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-19	100	25	100	17	100	-21	72	.	.	-21	169	7	100	0	0	1	100	-19	100	0	0	.	.	.	.	-15	110	-28	97	-22	107	.	.	-20	100	.	.	7	100	52	54	-45	118	-38	71	16	100	30	121	5	100	-8	100	0	0	-20	100	-18	100	.	.	1	100	17	100	0	0	-19	206	41	175	.	.	-92	74	0	0	-20	100	-10	180	-103	100	0	0	17	100	18	100	127	80	-32	121	-2	100	-7	100	0	0	0	0	-10	100	31	199	-17	173	0	0	.	.	-251	120
châtaignier	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-40	146	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-54	121	16	70	-250	123	-545	57	-480	42	23	148	-121	66	-480	37	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-89	101	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2026	26
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	68	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	98	142	80	100	232	60	88	88	364	43	45	69	34	80	407	34	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-37	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1358	23
	total	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	28	99	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	44	398	96	92	-18	1387	-457	67	-116	112	68	47	-87	77	-73	121	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-36	71	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-126	101	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-668	74
autres feuillus	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	141	63	137	124	-43	97	85	53	-30	100	-2	487	62	340	-66	125	217	175	-4	2466	60	159	34	119	-109	57	.	.	73	122	20	603	261	74	166	53	59	210	-145	63	37	268	-61	148	-177	186	-309	65	-70	271	184	66	1	10215	-7	594	159	59	-17	100	-15	269	-17	100	-59	97	-50	100	145	47	-83	64	149	53	-37	100	-47	151	-149	44	-196	59	-58	81	-38	96	10	183	-119	74	4	2737	46	72	-5	616	90	104	-238	73	-10	822	117	103	-22	157	-198	72	511	69	-12	462	136	99	93	187	155	117	-496	73	43	332	65	113	-21	182	-216	77	17	103	-235	67	-73	91	-40	212	6	433	76	167	135	120	26	145	17	100	34	70	-11	100	-24	76	-55	73	-86	83	-30	80	0	0	0	0	222	74	138	170	-124	170	53	58	22	159	29	151	87	111	20	100	24	149	55	139	173	80	.	.	588	199
	mort	53	58	35	121	.	.	-25	76	-15	100	17	100	2	5057	64	80	67	100	37	71	69	89	7	100	-18	168	.	.	-32	118	55	75	7	394	24	322	-17	100	42	228	-22	178	-53	74	28	454	198	99	202	75	15	285	3	1093	18	100	-82	50	.	.	17	100	17	100	-21	100	39	100	-18	100	-84	129	-35	71	18	100	-76	51	73	90	88	91	22	174	-17	100	.	.	34	100	51	74	-17	100	-59	52	.	.	150	69	12	285	17	100	.	.	172	78	35	278	-13	384	-45	211	-27	296	64	132	114	79	62	89	-94	102	50	61	179	72	-57	72	61	89	34	103	-22	137	76	80	-52	100	0	0	23	77	19	100	0	0	.	.	22	84	34	71	0	0	-23	100	0	0	.	.	-107	93	157	60	216	57	0	0	-17	100	0	0	10	400	0	0	-17	100	28	126	-17	100	.	.	1751	32
	total	194	48	171	98	-43	97	60	70	-45	74	15	142	64	330	-2	3056	284	133	33	263	129	81	41	97	-127	51	.	.	41	189	75	148	268	72	190	61	42	300	-103	65	15	703	-114	97	-149	231	-111	162	132	100	199	66	4	1807	12	299	77	123	-17	100	2	1067	0	0	-80	92	-12	100	127	56	-167	91	113	73	-19	218	-123	66	-76	96	-108	86	-36	133	-56	73	10	183	-85	66	54	137	29	131	-63	66	90	104	-88	88	2	6490	134	89	-22	157	-27	452	546	79	-25	300	91	148	66	308	219	74	-382	80	105	137	-29	325	29	122	-37	121	-40	112	-174	63	-39	167	-62	106	82	84	24	595	135	120	50	93	36	71	34	70	-11	100	-2	119	-21	85	-86	83	-53	88	0	0	0	0	115	167	295	61	92	199	53	58	5	375	29	151	96	96	20	100	7	292	83	95	156	90	.	.	2339	49
indéterminable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	-48	97	15	100	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	-18	100	-15	100	.	.	0	0	.	.	-15	100	20	71	7	100	22	200	28	73	36	71	17	100	15	100	-18	100	-22	166	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	13	71	0	0	18	100	18	100	1	100	25	77	18	100	-11	180	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-6	100	.	.	.	.	.	.	-1	4526	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	-20	225	0	0	-40	100	.	.	0	0	.	.	-18	100	0	100	18	100	5	491	-15	100	.	.	0	0	.	.	.	.	17	100	17	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	-10	405	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	.	.	0	0	.	.	18	783
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total	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	256	159	-46	1071	-512	62	-295	117	-251	55	-586	52	-430	206	-502	111	410	256	-2017	28	498	84	-21	969	-563	54	24	.	-190	79	-654	81	179	187	213	137	-111	162	-1421	39	538	69	-342	111	-375	188	-158	383	-210	335	-544	98	-741	41	363	156	-590	80	-639	39	-371	54	347	111	-34	463	-273	63	322	75	569	95	360	112	274	144	-606	86	-498	78	-806	46	-671	56	-1063	42	40	604	-457	66	646	84	130	220	-178	144	-308	152	-485	59	-408	53	-443	64	-978	53	58	326	1903	64	-12	1818	76	486	-398	114	-178	180	200	175	-202	113	53	629	-84	191	-161	88	-78	387	-55	493	-95	242	-147	203	-174	132	-54	329	85	604	83	302	272	81	-234	101	-237	118	-639	52	414	120	-731	58	-378	86	-65	227	274	125	517	95	171	264	15	3317	-325	55	-583	70	-48	648	41	795	180	252	-405	75	-291	89	-270	94	.	.	-15110	25
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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. 2295169. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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