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IFN4
nombre de tiges des arbres morts
résistance du bois (3 classes) · régénération sur le bois mort
unité d'interprétation: région économique
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN3/IFN4
réseau: réseau 1,4 x 1,4 km
état2009/17
		résistance du bois (3 classes)
		pas d'indication		bois frais/encore dur		bois pourri		bois en décomposition ou vermoulu		total
région économique	régénération sur le bois mort	1000 n	± %	1000 n	± %	1000 n	± %	1000 n	± %	1000 n	± %
ouest du Jura	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	3220	7	1422	10	828	13	5469	6
	1 plante	0	.	9	100	14	78	43	46	66	37
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	0	.	12	58	12	58
	total	0	.	3229	7	1435	10	883	13	5547	6
est du Jura	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	965	15	242	23	208	24	1415	13
	1 plante	0	.	0	.	4	100	0	.	4	100
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100
	total	0	.	965	15	246	23	212	24	1423	13
ouest du Plateau	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	839	14	460	16	331	25	1630	11
	1 plante	0	.	0	.	0	.	27	63	27	63
	2 plantes ou plus	0	.	4	100	4	100	10	100	17	63
	total	0	.	843	14	464	16	367	23	1674	11
centre du Plateau	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	775	14	395	20	393	17	1562	12
	1 plante	0	.	0	.	0	.	4	100	4	100
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	0	.	13	77	13	77
	total	0	.	775	14	395	20	410	17	1579	12
est du Plateau	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	1166	11	601	14	483	16	2250	8
	1 plante	0	.	0	.	13	75	4	100	17	63
	2 plantes ou plus	0	.	4	100	7	71	20	84	31	68
	total	0	.	1169	11	621	15	507	16	2297	8
ouest des Préalpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	1712	11	807	14	431	21	2950	10
	1 plante	0	.	7	100	41	48	3	100	51	41
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	26	55	63	38	88	31
	total	0	.	1718	11	874	14	498	19	3090	10
centre des Préalpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	2852	11	1429	11	801	14	5082	8
	1 plante	0	.	13	60	59	40	35	47	107	28
	2 plantes ou plus	0	.	18	71	25	48	58	35	102	26
	total	0	.	2884	11	1512	11	894	13	5290	8
est des Préalpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	2004	12	810	13	483	18	3297	9
	1 plante	0	.	4	100	4	100	15	79	23	57
	2 plantes ou plus	0	.	4	100	53	41	29	53	86	33
	total	0	.	2012	13	867	13	527	17	3406	9
nord-ouest des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	2129	11	1316	15	739	17	4185	9
	1 plante	0	.	19	72	59	39	39	48	117	33
	2 plantes ou plus	0	.	26	62	50	33	66	31	141	24
	total	0	.	2174	11	1425	14	843	17	4443	9
centre des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	809	16	362	22	310	24	1481	13
	1 plante	0	.	4	100	4	100	0	.	8	71
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	4	100	8	71	12	58
	total	0	.	813	16	371	22	317	24	1501	13
nord-est des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	910	15	541	20	464	23	1916	12
	1 plante	0	.	4	100	0	.	8	71	11	73
	2 plantes ou plus	0	.	12	74	21	54	38	48	72	33
	total	0	.	926	15	563	20	510	22	1999	12
sud-ouest des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	5072	7	1849	9	1305	10	8226	6
	1 plante	0	.	36	46	26	48	45	39	108	25
	2 plantes ou plus	0	.	24	58	34	45	60	33	118	25
	total	0	.	5133	7	1909	9	1410	10	8452	6
sud-est des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	4610	7	1493	12	1247	11	7351	7
	1 plante	0	.	55	41	60	39	57	46	172	24
	2 plantes ou plus	0	.	60	35	50	39	161	23	272	17
	total	0	.	4726	7	1603	11	1466	10	7795	6
Sud des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	7353	7	2265	10	1140	13	10758	6
	1 plante	0	.	4	100	10	100	8	71	22	68
	2 plantes ou plus	0	.	14	77	16	50	49	45	78	33
	total	0	.	7371	7	2291	9	1196	13	10858	6
Suisse	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	34417	3	13993	4	9162	4	57572	2
	1 plante	0	.	155	23	295	17	287	18	737	11
	2 plantes ou plus	0	.	166	22	289	15	591	12	1047	9
	total	0	.	34738	3	14577	4	10040	4	59355	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.

Citation du tableaux

Abegg, M.; Brändli, U.-B.; Cioldi, F.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rösler, E.; Speich, S.; Traub, B., 2020: Inventaire forestier national suisse - Tableau no 819352. Birmensdorf, Institut fédéral de recherches WSL
https://doi.org/10.21258/1485027

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Significativité de l’estimation

Traitement de valeurs manquantes

Changements

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