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IFN4
nombre de tiges de bois mort
résistance du bois (3 classes) · colonisation du bois mort par les buissons (5 classes)
découpage régional: région économique
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 x 1,4 km
état 2009/17
		région économique
		ouest du Jura		est du Jura		ouest du Plateau		centre du Plateau		est du Plateau		ouest des Préalpes		centre des Préalpes		est des Préalpes		nord-ouest des Alpes		centre des Alpes		nord-est des Alpes		sud-ouest des Alpes		sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
résistance du bois (3 classes)	colonisation du bois mort par les buissons (5 classes)	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	±%
bois frais/encore dur	pas d'indication	1929	9	662	18	521	19	580	17	819	13	1131	15	2416	14	1473	14	1351	14	563	18	712	18	3071	10	3079	9	5247	9	23556	3
	0 à 1	1363	10	211	27	289	23	216	27	392	17	585	17	603	14	551	21	782	18	248	26	281	26	2271	10	1717	11	2326	11	11835	4
	2 à 10	11	100	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	10	100	4	100	32	49	10	100	79	33
	11 à 20	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	9	71
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	3307	7	873	15	814	15	796	15	1212	11	1716	12	3028	12	2024	13	2133	12	812	18	1003	15	5345	8	4831	8	7588	7	35482	3
bois pourri	pas d'indication	564	15	81	40	172	28	132	25	305	20	163	28	624	16	417	18	416	22	210	24	233	31	477	16	420	16	980	13	5195	5
	0 à 1	909	13	143	27	254	22	268	28	324	19	648	17	922	15	448	17	954	16	163	28	384	23	1495	11	1189	14	1325	11	9427	4
	2 à 10	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	15	77	8	71	4	100	16	50	0	.	4	100	0	.	8	71	23	61	81	28
	11 à 20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	5	100	0	.	14	77	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	28	48
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	8	71
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	1473	10	224	23	430	17	400	21	629	15	830	15	1558	12	873	13	1400	14	373	23	621	19	1977	10	1621	12	2328	9	14739	4
bois en décomposition ou vermoulu	pas d'indication	216	24	18	71	37	53	80	32	70	36	67	37	199	24	133	27	163	25	135	35	102	35	158	24	232	24	297	21	1908	8
	0 à 1	685	14	183	26	305	25	341	19	435	17	399	21	706	15	387	19	632	21	216	30	416	27	1288	11	1157	11	905	14	8055	5
	2 à 10	0	.	0	.	0	.	8	71	9	100	18	65	4	100	15	77	12	58	4	100	4	100	4	100	64	36	0	.	142	22
	11 à 20	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	8	71
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	71
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	905	13	202	24	342	24	428	17	514	16	484	20	910	14	534	17	815	18	356	24	523	23	1450	10	1453	10	1206	13	10121	4
total	pas d'indication	2709	8	762	18	730	16	792	16	1195	11	1361	14	3239	12	2023	12	1930	12	909	15	1048	16	3705	9	3731	8	6525	8	30659	3
	0 à 1	2957	8	537	18	848	14	825	17	1152	11	1632	14	2231	10	1385	13	2368	13	628	19	1081	18	5054	8	4063	9	4556	8	29318	3
	2 à 10	11	100	0	.	8	71	8	71	9	100	33	67	21	54	18	65	28	43	4	100	18	81	8	71	103	27	33	52	302	17
	11 à 20	9	71	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	5	100	0	.	14	77	0	.	0	.	5	100	4	100	4	100	45	36
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	8	71	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100	20	45
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	5686	6	1299	14	1587	12	1624	13	2356	9	3030	11	5496	9	3431	10	4348	10	1541	15	2147	13	8772	7	7905	7	11122	6	60343	2

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.

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. 1235276. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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Intervalle de confiance de l’estimation

Significativité de l’estimation

Traitement de valeurs manquantes

Changements

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