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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 IFN4/IFN5
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	1721	13	572	25	489	28	584	22	658	18	1205	19	2688	19	1647	21	1374	20	687	23	558	24	2661	15	2716	12	4457	11	22016	5
	0 à 1	1002	15	196	35	129	35	156	33	285	25	477	26	575	19	651	22	794	28	219	37	239	34	1824	16	1399	16	1633	14	9580	6
	2 à 10	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	32	65	18	100	67	48
	11 à 20	9	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	16	71
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	2731	10	769	21	618	25	740	19	944	16	1682	17	3263	17	2298	19	2168	16	906	22	814	20	4485	12	4153	10	6108	9	31680	4
bois pourri	pas d'indication	629	19	83	52	204	38	180	29	311	24	141	45	723	22	417	26	476	27	254	29	249	44	449	21	446	22	1227	16	5790	7
	0 à 1	955	18	99	38	262	28	229	31	330	28	665	23	961	20	327	25	1062	21	201	31	273	28	1516	15	1119	16	930	19	8929	6
	2 à 10	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	31	77	13	71	0	.	14	71	0	.	7	100	0	.	7	100	18	100	97	36
	11 à 20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	9	100	0	.	0	.	23	58
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	7	100
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	1583	13	182	34	472	23	409	22	642	19	844	20	1698	16	744	19	1560	19	455	27	529	27	1975	13	1579	14	2175	13	14846	5
bois en décomposition ou vermoulu	pas d'indication	193	36	0	.	40	72	106	37	86	46	67	49	196	34	128	32	144	31	133	40	88	52	175	31	307	31	233	34	1896	11
	0 à 1	708	20	210	31	351	31	350	26	499	22	497	26	679	17	498	22	801	26	176	41	506	32	1281	15	1077	16	927	19	8562	6
	2 à 10	0	.	0	.	0	.	7	100	17	100	28	81	0	.	0	.	7	100	7	100	7	100	0	.	64	46	0	.	137	31
	11 à 20	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	14	71
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	909	18	210	31	391	30	464	22	601	20	592	26	875	17	626	21	960	23	316	30	601	29	1456	14	1448	15	1167	17	10616	5
total	pas d'indication	2543	12	656	25	733	23	870	19	1056	15	1413	19	3608	17	2192	17	1995	16	1074	19	894	23	3285	13	3469	11	5917	10	29703	4
	0 à 1	2664	11	506	25	742	21	735	20	1114	16	1639	20	2215	13	1477	16	2658	18	596	22	1019	21	4622	11	3595	12	3490	11	27071	4
	2 à 10	0	.	0	.	7	100	7	100	17	100	59	77	13	71	0	.	22	75	7	100	32	80	0	.	103	35	36	70	301	24
	11 à 20	17	71	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	9	100	7	100	6	100	53	38
	21 à 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	14	71
	plus de 50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	5224	8	1161	19	1482	18	1612	15	2187	12	3117	16	5836	12	3668	14	4688	13	1677	18	1945	17	7915	10	7181	9	9449	7	57142	3

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. 1235266. 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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