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nombre total de tiges #3
Nombre de tiges de tous les arbres et arbustes vifs et morts (sur pied et à terre) d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP). Le nombre total de tiges est la somme du nombre de tiges et du nombre de tiges de bois mort.

essence principale #90
Espèce d'arbre et d'arbuste à partir d'un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) de 12 cm, avec des classes individuelles pour les dix espèces ou groupes d'espèces les plus fréquents en Suisse («essences principales») et les classes «autres résineux» et «autres feuillus» pour les autres espèces. Les essences principales sont les épicéas (Picea spp.), les sapins (Abies spp.), les pins (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), les mélèzes (Larix spp.), l'arole (Pinus cembra), le hêtre (Fagus sylvatica), les érables (Acer spp.), les frênes (Fraxinus spp.), les chênes (Quercus spp.) et le châtaignier (Castanea sativa). Source: relevé de terrain (MID 50: Baumart)

état de l'arbre (vif/mort) #1265
Classification des arbres et arbustes à partir de 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP) selon qu'ils sont vifs ou morts. Source: relevé de terrain (MID 58: Bemerkungen, MID 1018: Baumzustand)

région de production #49
Découpage de la Suisse en cinq régions (Jura, Plateau, Préalpes, Alpes et Sud des Alpes) avec des conditions de croissance et de production de bois relativement homogènes. Les régions de production ont été définies par l'Office fédéral des forêts bien avant le premier inventaire forestier national (IFN1, 1983-1985). À une petite exception près au bord du lac Léman, les frontières des régions de production suivent encore les frontières communales de l'époque. Contrairement à l'IFN, la statistique forestière gérée par l'Office fédéral de la statistique se base non pas sur les régions de production, mais sur les zones forestières, dont la délimitation est légèrement différente.

forêt accessible sans la forêt buissonnante #434
Forêt couverte à moins des deux tiers d'arbustes et accessible à pied.

réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5 #1746
Sous-réseaux 1, 2, 3, 4 et 5 des relevés de terrain sur le réseau d'échantillonnage avec un maillage de 1,4 km (réseau de base).

Estimation et erreur standard de l’estimation

Les résultats publiés dans les tableaux IFN sont des estimations portant sur des paramètres de la forêt suisse (paramètres de population) dont les valeurs réelles ne sont pas connues et qui sont donc extrapolées (estimées) à partir des données de l’échantillon de l’IFN. Les extrapolations contiennent des incertitudes. Cependant, la précision de l’extrapolation opérée à partir de l’échantillon aléatoire de l’IFN peut être estimée de façon fiable. Pour ce faire, tous les tableaux IFN indiquent une seconde valeur à côté de l’estimation: l’erreur standard de l’estimation.

La plupart des tableaux indiquent l’erreur standard relative (« ±% »), mais parfois, surtout pour les pourcentages estimés, c’est l’erreur standard absolue (« ± ») qui est indiquée. Le rapport entre l’erreur standard absolue et relative est le suivant:

erreur standard relative = erreur standard absolue / estimation x 100

erreur standard absolue = erreur standard relative × estimation / 100

Les données sur la desserte sont issues d’un recensement complet des routes forestières. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire d’indiquer d’erreur standard puisqu’il n’existe pas d’incertitude liée à l’échantillonnage.

Intervalle de confiance de l’estimation

À l’aide de l’estimation et de son erreur standard, il est possible de calculer l’intervalle de confiance de l’estimation en indiquant:

sa limite inférieure
estimation - tQ × erreur standard absolue

et sa limite supérieure
estimation + tQ × erreur standard absolue

Si le calcul se fait avec l’erreur standard simple (tQ = 1), on obtient l’«intervalle de confiance à 68%». On peut alors admettre que la valeur réelle du paramètre de la population se situe avec une probabilité de 68% dans cet intervalle de confiance. Si l’on utilise l’erreur standard double pour le calcul (tQ = 2), la valeur réelle du paramètre se situe avec une probabilité de 95% dans l’intervalle de confiance, à savoir l’«intervalle de confiance à 95%».

Significativité de l’estimation

L’intervalle de confiance permet d’examiner statistiquement si le paramètre de population estimé est plus grand ou plus petit qu’une certaine valeur de référence, respectivement si deux paramètres de population estimés se distinguent effectivement (dans la population réelle). Dans la pratique, le processus adopté est le suivant: lorsqu’une valeur de référence est située hors de l’intervalle de confiance, on admet que la valeur estimée pour la population se distingue significativement de la référence; si la valeur de référence se situe à l’intérieur de l’intervalle, on interprète la différence entre valeur estimée et valeur de référence comme aléatoire et donc non significative. Pour comparer deux paramètres de population, on considère qu’ils se distinguent de façon significative lorsque leurs intervalles de confiances ne se superposent pas.

Traitement de valeurs manquantes

Lors du calcul des résultats, on ne dispose pas toujours de données pour toutes les combinaisons de catégories des variables de classification et du découpage régional^*. Cela indique dans la plupart des cas que le paramètre estimé à l’aide de la variable cible n’apparaît pas ou seulement très rarement. Généralement, on introduit (« impute ») alors la valeur 0. Mais comme cette valeur n’est pas issue de mesures directes, l’erreur standard correspondante est représentée par un point [.]. Lorsqu’on se réfère à la valeur supposée de 0 lors d’un calcul, par exemple pour indiquer des pourcentages ou certaines estimations de changements, il n’est pas possible d’indiquer une valeur. Dans ce cas, on introduit un point [.] pour la valeur estimée et l’erreur standard.

Par exemple, on n’a jusqu’ici ni trouvé ni mesuré d’arole sur le Plateau (volume des aroles selon les régions de production). On peut donc admettre que si les valeurs manquent, c’est que l’arole n’est effectivement pas présent dans cette région et que son volume doit y être de 0.

^* p. ex. combinaison de la catégorie « arole» de la variable de classification « essence » et de la catégorie « Plateau » du découpage régional

Changements

L’IFN distingue deux types de changements:

Le premier concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes de changement telles que l’accroissement, l’exploitation, la mortalité ou les disparitions. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles d’inventaires successifs, p. ex. IFN3-IFN4. Lors de leur évaluation, la catégorie de la variable de classification du second cycle d'inventaire est attribuée à celle du premier cycle d'inventaire. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de la catégorie d’un inventaire à l'autre (p. ex. de la propriété privée à la propriété publique).

Pour le second type de changements, on utilise les différences de variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume sur pied ou la surface forestière afin d’établir un bilan du changement entre deux cycles d’inventaire. Ces variables cibles sont habituellement utilisées pour représenter des états, p. ex. dans l’IFN4, mais peuvent aussi révéler les changements entre deux inventaires quels qu’ils soient, p. ex. LFI1-LFI4. Lors de leur évaluation, on tient compte du changement d’une catégorie de la variable de classification. Ainsi, il est possible de constater p. ex. que la surface de la forêt sans la forêt buissonnante a augmenté. Cela n’a d’effet que pour les variables de classification qui peuvent effectivement changer de caractéristiques, p. ex. l’appartenance à la surface forestière ou l’état de l’arbre.

IFN5
nombre total de tiges
essence principale · état de l'arbre (vif/mort)
découpage régional: région de production
unité: 1000 n
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
essence principale	état de l'arbre (vif/mort)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mort	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
épicéa	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	15992	7	23067	7	41936	6	80669	4	13518	12	175182	3
	mort	2553	13	1856	14	8762	10	13632	7	1595	17	28398	5
	total	18545	7	24923	7	50698	5	94301	4	15113	11	203580	3
sapin	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	15968	7	11616	8	17011	8	6772	11	1637	24	53003	4
	mort	1588	14	763	16	1679	13	1101	19	163	33	5295	8
	total	17556	7	12379	8	18690	7	7873	10	1800	23	58298	4
pin	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	1658	19	1411	17	920	55	10396	13	338	53	14724	10
	mort	560	25	231	31	165	68	3002	15	112	50	4070	12
	total	2218	18	1642	16	1086	50	13398	12	450	46	18794	10
mélèze	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	148	44	1395	35	342	44	16842	8	8770	11	27496	6
	mort	0	.	52	54	110	62	3075	12	1158	18	4396	10
	total	148	44	1447	35	452	47	19917	8	9928	11	31892	6
arole	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	0	.	0	.	0	.	5824	15	65	79	5889	15
	mort	0	.	0	.	0	.	424	29	0	.	424	29
	total	0	.	0	.	0	.	6248	15	65	79	6313	15
autres résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	712	31	1083	25	245	31	1460	24	44	70	3543	14
	mort	37	71	17	100	0	.	405	36	0	.	459	33
	total	749	30	1100	25	245	31	1865	25	44	70	4002	15
hêtre	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	23878	5	20280	6	17397	7	11985	10	13012	12	86553	3
	mort	1938	14	965	17	1650	15	1435	22	732	24	6721	8
	total	25817	5	21245	6	19047	7	13420	9	13744	12	93274	3
érable	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	7266	10	6173	10	6657	11	7698	10	1817	26	29611	5
	mort	425	26	223	42	211	39	488	26	108	60	1456	15
	total	7691	10	6396	10	6869	11	8186	10	1925	25	31067	5
frêne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	3020	13	4802	10	3391	16	4655	14	2433	22	18301	6
	mort	833	24	888	23	1038	21	730	22	228	41	3718	11
	total	3853	13	5690	10	4429	14	5386	14	2661	22	22019	6
chêne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	2492	26	2566	15	265	32	1568	25	2180	24	9071	11
	mort	410	29	307	32	94	63	131	38	434	34	1376	16
	total	2902	24	2873	16	359	30	1698	25	2614	24	10446	11
châtaignier	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	0	.	0	.	0	.	291	56	10448	13	10739	13
	mort	0	.	0	.	0	.	73	71	5059	14	5131	14
	total	0	.	0	.	0	.	364	58	15506	12	15870	12
autres feuillus	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	4540	12	7940	10	5378	12	15234	9	17040	10	50132	5
	mort	891	18	838	20	1435	20	3754	12	3231	13	10149	7
	total	5431	11	8778	9	6813	12	18988	9	20271	9	60281	5
indéterminable	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mort	244	32	84	44	358	21	794	18	146	40	1627	12
	total	244	32	84	44	358	21	794	18	146	40	1627	12
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vif	75674	3	80333	3	93541	3	163395	2	71300	4	484244	1
	mort	9479	7	6224	8	15504	7	29044	5	12967	7	73219	3
	total	85153	3	86557	3	109045	3	192439	2	84268	4	557462	1

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. 1279258. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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