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IFN3
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
réseau: réseau terrestre IFN3
état2004/06
		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	.	3211	7	592	14	445	18	4249	6
	1 plante	0	.	12	77	0	.	9	100	21	61
	2 plantes ou plus	0	.	13	78	0	.	0	.	13	78
	total	0	.	3236	7	592	14	454	17	4283	6
est du Jura	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	831	16	220	38	76	42	1127	15
	1 plante	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	4	100	9	100	13	76
	total	0	.	831	16	223	38	85	39	1139	15
ouest du Plateau	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	1218	15	390	22	157	25	1765	13
	1 plante	0	.	10	100	0	.	4	100	14	77
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	1228	15	390	22	162	25	1780	13
centre du Plateau	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	900	14	152	29	108	29	1160	13
	1 plante	0	.	8	100	0	.	0	.	8	100
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	908	14	152	29	108	29	1168	13
est du Plateau	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	1849	11	271	21	165	23	2286	10
	1 plante	0	.	10	58	9	100	0	.	20	56
	2 plantes ou plus	0	.	20	54	18	71	0	.	37	44
	total	0	.	1880	11	298	22	165	23	2343	9
ouest des Préalpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	2526	11	552	16	172	24	3250	11
	1 plante	0	.	17	71	27	57	17	64	61	53
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	14	82	23	53	37	45
	total	0	.	2543	11	593	16	212	23	3348	11
centre des Préalpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	3765	9	553	20	189	22	4507	8
	1 plante	0	.	22	53	8	100	20	61	50	37
	2 plantes ou plus	0	.	35	48	23	55	38	44	96	27
	total	0	.	3822	9	584	19	247	20	4653	8
est des Préalpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	2597	12	481	16	205	27	3283	10
	1 plante	0	.	27	58	19	60	8	100	54	39
	2 plantes ou plus	0	.	19	58	6	71	15	64	40	38
	total	0	.	2643	12	506	15	228	24	3378	10
nord-ouest des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	2144	12	753	17	497	18	3394	10
	1 plante	0	.	31	45	34	44	36	49	101	32
	2 plantes ou plus	0	.	17	65	44	41	73	35	134	26
	total	0	.	2193	11	831	16	606	17	3629	10
centre des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	822	18	120	28	130	32	1071	15
	1 plante	0	.	17	63	9	100	18	71	44	43
	2 plantes ou plus	0	.	0	.	21	100	9	100	30	100
	total	0	.	838	18	150	27	157	27	1146	14
nord-est des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	1212	14	333	30	112	41	1656	13
	1 plante	0	.	3	100	27	55	0	.	31	50
	2 plantes ou plus	0	.	3	100	34	51	27	52	64	35
	total	0	.	1218	14	394	26	138	35	1751	13
sud-ouest des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	3738	8	1570	10	909	13	6218	7
	1 plante	0	.	24	54	23	50	30	52	78	30
	2 plantes ou plus	0	.	24	54	64	29	62	42	149	27
	total	0	.	3787	8	1657	10	1001	13	6444	7
sud-est des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	4497	7	1385	11	1010	14	6892	7
	1 plante	0	.	22	71	26	43	56	38	105	28
	2 plantes ou plus	0	.	21	54	56	40	70	34	148	25
	total	0	.	4540	7	1467	10	1137	13	7144	7
Sud des Alpes	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	5926	7	1659	10	821	12	8406	6
	1 plante	0	.	15	63	0	.	21	54	36	41
	2 plantes ou plus	0	.	15	64	37	59	4	100	57	52
	total	0	.	5957	7	1696	10	846	12	8499	6
Suisse	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de plante	0	.	35236	3	9029	4	4998	5	49263	2
	1 plante	0	.	221	18	183	20	220	19	624	12
	2 plantes ou plus	0	.	167	20	322	17	328	16	818	11
	total	0	.	35624	3	9534	4	5547	5	50705	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 819354. Birmensdorf, Institut fédéral de recherches WSL
https://doi.org/10.21258/1491947

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Significativité de l’estimation

Traitement de valeurs manquantes

Changements

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