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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
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	±%	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	253	-109	91	-429	50	-628	99	-471	59	-24	2412	-855	28	266	87	-69	60	-21	163	.	.	-104	58	-597	44	-184	72	-61	168	52	74	-524	70	253	124	-31	836	149	286	-224	219	-517	71	-893	35	-428	35	160	187	-657	53	-330	53	-99	139	3	2290	-14	429	-129	59	-55	134	540	98	339	96	360	87	-50	862	-68	334	-143	50	-226	58	-671	53	-82	80	-131	71	591	79	-28	73	-209	92	-41	932	-123	97	-22	413	-248	84	-823	47	109	72	1063	79	-242	71	.	.	0	0	0	0	97	64	-27	74	58	56	7	701	36	216	-72	386	268	60	-48	257	-105	254	-254	67	-17	155	76	529	68	274	29	161	-358	44	-268	84	-430	66	-59	357	-312	87	-102	106	-35	74	0	7539	492	40	-98	228	185	132	-94	56	-569	71	-10	2033	-32	456	-118	185	-374	51	-125	111	-189	46	.	.	-9678	25
	mort	-7	100	37	191	8	305	19	131	74	91	32	229	139	152	28	390	10	977	236	61	-8	100	6	696	35	123	.	.	-29	71	-118	52	-204	53	73	89	.	.	-126	139	25	453	77	109	356	60	239	61	462	45	185	57	-37	327	-87	66	-144	141	8	247	22	147	17	100	35	71	-45	104	30	184	-17	244	140	86	-50	58	121	79	96	73	6	412	81	47	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	186	42	.	.	.	.	.	.	18	100	0	0	-18	100	31	65	21	139	-80	188	0	0	83	81	213	62	41	101	.	.	-8	433	-78	100	14	71	0	338239	-51	100	94	56	-13	256	10	178	-71	80	8	100	28	74	147	74	243	43	144	76	24	77	298	89	-10	362	3	1117	1	3540	-11	197	17	100	-57	79	.	.	3284	24
	total	-96	120	-231	145	-197	59	-48	341	-35	223	-397	59	-489	138	-443	65	-14	4350	-619	36	259	87	-63	68	14	227	.	.	-132	48	-715	40	-388	46	12	885	52	74	-650	70	278	122	45	588	506	77	15	3351	-55	581	-708	43	-465	45	73	433	-802	55	-322	55	-78	168	20	377	21	243	-175	50	-24	224	523	101	479	90	310	102	71	575	27	720	-137	51	-145	87	-601	58	-98	66	-155	62	591	79	-10	100	-142	138	-25	1587	-79	135	28	280	-275	81	-744	47	124	66	1104	80	-56	248	.	.	0	0	0	0	115	61	-27	74	40	94	38	116	57	134	-152	258	268	60	35	269	108	198	-213	80	-17	155	69	591	-10	2205	44	102	-358	43	-319	87	-336	83	-71	303	-302	85	-173	91	-27	71	28	113	640	36	145	159	330	72	-69	60	-272	57	-20	947	-29	506	-117	184	-384	53	-107	128	-245	42	.	.	-6394	38
sapin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-118	63	-27	79	20	212	-15	959	-33	83	5	1651	133	68	-122	170	661	50	-476	70	0	0	0	11254	46	174	.	.	50	113	22	216	-73	118	-34	158	34	100	-48	77	-11	74	-71	63	-5	392	14	258	-156	100	368	54	-141	102	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	-68	68	-21	85	-19	303	-47	81	-21	74	8	405	52	90	-154	68	-41	185	-128	57	-109	76	-241	100	0	0	104	87	0	0	.	.	.	.	0	0	-25	77	-15	100	37	176	25	200	.	.	-10	293	-56	104	-7	100	48	88	43	95	-34	100	-136	66	-43	100	30	204	1	4453	65	119	154	71	22	93	-106	96	-32	105	-21	160	13	129	12	135	22	91	52	84	-39	126	-10	138	52	79	-43	80	60	114	7	100	-12	100	-70	63	.	.	326	295
	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	-55	100	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	.	.	.	.	.	.	537	53
	total	-80	78	-27	79	20	212	16	805	-18	90	-27	246	113	103	-121	176	647	53	-387	86	17	100	0	11254	115	78	.	.	50	113	5	1021	-54	157	-3	1382	34	100	-57	74	-11	74	-92	62	-18	118	28	112	-35	100	339	65	-136	109	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	-34	90	-21	85	-33	230	-40	93	-7	224	-53	73	-4	1644	-133	76	4	1138	-95	63	-109	76	-241	100	0	0	104	87	7	100	.	.	.	.	0	0	-18	100	0	0	37	176	28	199	.	.	24	122	-32	196	-25	100	70	73	43	95	-34	100	-116	78	-43	100	37	177	-16	273	45	176	144	75	22	93	-139	80	-17	219	-21	160	13	129	12	135	30	81	52	84	50	160	-10	138	59	69	-64	62	60	114	7	100	-12	100	-70	63	.	.	863	112
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	.	.	26	110	411	35	-22	82	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	17	100	57	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	5	308	.	.	0	0	34	71	7	100	0	0	.	.	.	.	7	100	.	.	-17	100	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	.	.	0	0	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	63	100	.	.	245	61	115	55	114	70	.	.	34	100	53	52	-17	100	7	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	1119	25
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mélèze	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	0	0	.	.	.	.	68	71	-1	2128	57	65	91	57	210	49	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	49	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	25	82	0	0	0	0	.	.	.	.	43	61	0	0	18	72	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	44	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	20	100	26	303	20	241	-23	247	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	609	31
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arole	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	0	28882	157	174	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	58	140	6	678	-38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	202	145
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-78	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	53	58	43	61	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	199
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	0	28882	79	353	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	111	67	49	108	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	237	125
autres résineux	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-10	100	.	.	0	0	0	0	.	.	18	100	0	0	.	.	-84	52	0	0	.	.	.	.	.	.	24	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-18	100	.	.	.	.	0	0	-49	97	0	0	17	100	26	79	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	1	100	21	100	18	100	0	0	.	.	-17	100	0	0	0	0	7	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	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	1363
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	17	100	35	170	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	88	90
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hêtre	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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chêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-18	103	20	100	.	.	34	100	.	.	.	.	-15	100	-4	100	-7	1142	.	.	0	0	24	100	-14	79	.	.	0	0	-1	100	-2	86	98	82	-169	69	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	-20	207	-13	100	-25	100	-1	100	-55	76	.	.	0	0	-34	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-19	100	7	100	.	.	-21	72	.	.	-3	943	7	100	-34	100	1	100	-33	62	0	0	.	.	.	.	-15	110	-28	97	-22	107	.	.	.	.	.	.	-53	67	18	155	-40	100	-20	100	-42	60	30	121	-14	137	.	.	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	-5	695	.	.	-7	100	0	0	0	0	-10	100	14	497	-17	173	0	0	.	.	-633	47
	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	-15	193	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	.	.	385	36
	total	20	212	20	100	.	.	34	100	.	.	.	.	0	0	3	285	28	276	.	.	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	.	.	-21	72	.	.	-21	169	7	100	0	0	1	100	-19	100	0	0	.	.	.	.	-15	110	-28	97	-22	107	.	.	.	.	.	.	7	100	36	63	-45	118	-38	71	0	0	30	121	5	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	-20	187	.	.	-7	100	0	0	0	0	-10	100	31	199	-17	173	0	0	.	.	-248	120
châtaignier	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-40	146	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-47	86	16	70	-250	123	-269	55	-480	42	23	148	-137	57	-480	37	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	1	194	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1669	26
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	68	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	174	66	80	100	232	60	88	88	364	43	45	69	34	80	407	34	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1472	20
	total	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	28	99	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	127	99	96	92	-18	1387	-181	73	-116	112	68	47	-103	63	-73	121	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-36	71	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	1	194	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-198	187
autres feuillus	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	141	63	137	124	-43	97	85	53	-30	100	-2	487	-98	129	-66	125	267	141	16	588	60	159	34	119	-27	92	.	.	73	122	65	166	91	103	166	53	34	71	-145	63	-46	176	-112	65	-82	338	-317	61	-83	226	184	66	23	260	-7	594	142	65	-17	100	-15	269	-17	100	-59	97	-50	100	121	53	-83	64	114	63	-37	100	-47	151	-149	44	-196	59	-68	68	-38	96	10	183	-119	74	4	2737	29	98	11	218	-17	205	-102	105	-10	822	117	103	7	292	-203	69	478	74	-12	255	55	203	34	478	121	149	-191	72	20	655	78	80	-21	182	-110	100	17	100	-235	67	-55	117	14	163	6	433	76	167	-22	194	0	0	17	100	34	70	-11	100	-17	100	-55	73	-86	83	-30	80	0	0	0	0	180	88	-51	400	-175	119	53	58	22	159	29	151	61	153	20	100	24	149	0	11931	173	80	.	.	88	1150
	mort	53	58	35	121	.	.	-25	76	-15	100	17	100	-20	494	64	80	.	.	17	100	69	89	7	100	-18	168	.	.	-32	118	38	100	7	394	24	322	-17	100	42	228	-22	178	-53	74	-7	1879	162	120	176	85	15	285	3	1093	18	100	-82	50	.	.	17	100	17	100	-21	100	39	100	-18	100	-84	129	-35	71	18	100	-58	59	73	90	88	91	22	174	-17	100	.	.	34	100	51	74	-17	100	-40	61	.	.	57	78	12	285	17	100	.	.	154	86	35	278	1	3037	-63	136	-9	846	64	132	-3	1601	80	60	-66	118	50	61	74	100	-35	100	61	89	15	191	-23	75	76	80	-52	100	0	0	17	100	19	100	0	0	.	.	15	117	34	71	0	0	-23	100	0	0	.	.	-127	77	157	60	216	57	0	0	-17	100	0	0	10	400	0	0	-17	100	28	126	-17	100	.	.	1260	42
	total	194	48	171	98	-43	97	60	70	-45	74	15	142	-118	114	-2	3056	267	141	33	263	129	81	41	97	-45	68	.	.	41	189	103	96	98	94	190	61	17	173	-103	65	-68	129	-165	59	-89	335	-155	113	93	138	199	66	26	258	12	299	60	156	-17	100	2	1067	0	0	-80	92	-12	100	103	65	-167	91	79	96	-19	218	-105	75	-76	96	-108	86	-45	103	-56	73	10	183	-85	66	54	137	11	292	-29	115	-17	205	-45	144	2	6490	134	89	7	292	-49	243	513	84	-11	100	-8	1477	25	781	185	87	-195	73	100	135	12	742	29	122	-37	100	-17	224	-174	63	-39	167	-8	348	82	84	24	595	-22	199	17	194	36	71	34	70	-11	100	-2	99	-21	85	-86	83	-53	88	0	0	0	0	54	348	106	128	41	442	53	58	5	375	29	151	71	126	20	100	7	292	28	200	156	90	.	.	1348	76
indéterminable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	-60	75	15	100	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	-18	100	-15	100	.	.	0	0	.	.	-15	100	20	71	7	100	22	200	11	100	0	0	17	100	15	100	-18	100	-22	166	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	13	71	0	0	18	100	18	100	1	100	7	100	18	100	-11	180	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-6	100	.	.	.	.	.	.	-1	4526	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-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	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	.	.	0	0	.	.	-65	211
	total	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	-60	75	15	100	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	-18	100	-15	100	.	.	0	0	.	.	-15	100	20	71	7	100	22	200	11	100	0	0	17	100	15	100	-18	100	-22	166	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	13	71	0	0	18	100	18	100	1	100	7	100	18	100	-11	180	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-6	100	.	.	.	.	.	.	-1	4526	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-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	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	.	.	0	0	.	.	-65	211
total	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	256	159	-46	1071	-512	62	-327	105	-233	58	-586	52	-407	201	-519	108	471	223	-2015	29	498	84	-21	969	-157	76	24	.	-190	79	-1007	42	-41	693	213	137	-155	74	-1156	43	115	285	-293	116	-278	208	-635	88	-922	70	-544	98	-659	45	363	156	-607	77	-639	39	-371	54	347	111	-34	463	-273	63	325	73	551	99	290	138	274	144	-617	85	-399	88	-806	46	-531	44	-1063	42	40	604	-457	66	646	84	95	298	-203	118	-186	228	-311	64	-408	53	-443	64	-950	55	-40	452	1581	75	-167	105	-125	281	-262	126	-196	163	117	139	-273	80	-189	115	-98	162	-38	151	-114	264	5	5923	-104	220	-123	221	-174	132	-54	329	-164	274	57	440	272	81	-275	85	-237	118	-600	55	414	120	-583	68	-378	86	-65	227	274	125	357	135	-265	156	-245	154	-136	89	-576	71	-48	648	-80	374	180	252	-405	75	-346	73	-270	94	.	.	-17867	20
	mort	255	53	27	308	24	153	37	187	92	76	114	81	113	222	173	104	125	150	602	35	202	54	25	183	173	47	.	.	77	127	51	333	-92	130	80	135	-7	369	350	93	188	78	22	407	426	59	632	45	1337	34	775	31	59	237	32	284	-59	416	162	52	47	61	41	85	31	120	20	357	102	64	-68	160	226	80	25	194	176	63	283	37	133	97	221	43	188	54	-13	412	38	153	137	41	122	69	56	159	78	112	180	47	99	57	87	144	68	179	152	86	276	88	274	43	261	67	147	109	386	52	203	44	300	38	255	65	161	53	95	84	-46	353	47	148	185	47	259	59	157	61	-102	62	115	73	-48	213	57	49	0	363305	-79	116	98	72	48	143	83	72	-96	73	90	76	48	60	352	68	603	29	539	45	114	59	315	84	72	68	67	144	85	173	-62	71	69	87	-57	90	.	.	13696	10
	total	512	87	-19	2551	-487	62	-290	112	-141	76	-473	63	-294	290	-346	165	595	181	-1413	38	700	66	4	5483	16	726	24	.	-113	139	-956	46	-133	257	293	107	-162	82	-805	67	303	118	-271	133	148	395	-3	16514	415	127	230	250	-600	54	395	144	-666	81	-477	48	-325	58	388	100	-3	5469	-253	74	427	58	484	118	517	106	299	134	-441	113	-115	277	-672	54	-310	71	-874	50	27	936	-418	63	784	69	217	126	-147	168	-108	401	-130	126	-309	74	-356	82	-882	57	112	151	1857	77	106	156	136	230	-115	264	190	147	320	54	27	683	66	273	62	260	57	134	-159	256	52	489	81	264	136	201	-17	1483	-157	131	-50	911	9	3383	329	73	-275	84	-316	113	-502	65	462	109	-500	80	-474	80	25	540	321	111	709	70	337	119	294	130	-22	618	-261	63	24	1254	-14	2289	265	186	-467	70	-276	100	-327	79	.	.	-4171	89

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. 2295124. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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