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volume du bois fort de tige (UCB 2010) #211
Volume de bois de tige sans écorce ni souche d'au moins 7 cm de diamètre (limite du bois fort) de tous les arbres et arbustes d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP), déterminé au moyen des fonctions de volume de tige selon Kaufmann (2001). Les assortiments ont été définis selon l'édition de 2010 des Usages suisses du commerce du bois brut (UCB).

classes d'assortiments (USC 2010) #1788
Assortiment de bois ronds en quatre classes de diamètre selon les Usages suisses du commerce du bois brut, éditions de 2010 et 2021 (USC 2010). Les classes 1 et 2, 3 et 4 ainsi que 5 et 6 des USC 2010 sont regroupées par deux pour former une classe.

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)

région économique #366
Découpage de la Suisse en 14 régions (2 dans le Jura, 3 sur le Plateau, 3 dans les Préalpes, 5 dans les régions alpines et 1 au sud des Alpes). Les régions économiques sont une subdivision des régions de production selon des points de vue économiques et géographiques.

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

réseau 1,4 km #410
Réseau d'échantillonnage de l'IFN avec un maillage de 1,4 km. Le réseau 1,4 km est commun à tous les inventaires terrestres précédents, c'est pourquoi il est également appelé 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.

IFN4
volume du bois fort de tige (UCB 2010)
classes d'assortiments (USC 2010) · essence principale
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 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
classes d'assortiments (USC 2010)	essence principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
petit bois	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1839	9	67	31	277	19	275	17	601	13	305	20	333	14	406	16	163	15	62	17	110	20	221	14	301	6	82	11	5043	4
	sapin	1430	7	47	46	213	22	226	18	290	20	127	27	336	15	221	18	25	24	14	22	11	30	21	24	13	29	14	21	2987	5
	pin	114	34	5	29	24	43	14	40	29	22	0	100	23	50	2	48	8	37	3	37	3	50	50	15	81	15	5	39	360	12
	mélèze	5	51	1	54	20	35	5	43	9	28	7	92	1	77	9	53	14	68	0	0	4	51	114	20	68	17	53	11	309	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	77	0	100	0	.	14	26	33	26	0	96	48	19
	autres résineux	8	35	5	57	16	68	14	71	34	78	0	.	0	68	3	38	1	73	1	51	1	64	1	57	16	39	0	72	100	31
	hêtre	63	7	27	10	12	13	22	10	27	9	8	23	27	12	20	11	8	20	6	24	7	20	4	28	5	23	34	10	269	3
	érable	9	13	2	28	2	27	2	27	6	18	3	24	6	19	6	17	5	18	2	29	3	28	2	28	2	30	3	25	52	6
	frêne	5	17	4	23	7	17	5	23	10	13	1	34	3	33	4	20	2	41	1	35	2	34	1	38	1	54	6	27	50	7
	chêne	6	20	4	22	5	21	3	26	8	18	0	55	0	92	1	58	1	59	0	74	0	100	2	38	1	68	7	23	38	8
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	0	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	52	0	100	35	10	37	10
	autres feuillus	6	16	3	24	2	27	2	23	5	14	1	33	2	28	2	24	5	25	1	36	1	36	9	19	4	25	27	10	71	6
	indéterminable	0	50	0	0	0	84	0	100	0	100	0	0	0	0	0	100	0	100	0	100	0	100	0	100	0	0	0	100	1	31
	total	3484	6	164	19	578	14	568	13	1018	11	452	18	732	11	675	14	232	12	90	13	143	16	440	10	523	6	265	4	9364	3
classes 1 et 2	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3845	7	826	17	1602	14	2543	10	4488	8	3579	10	5942	7	4574	8	4140	9	1889	13	1912	14	5587	7	10250	5	3103	8	54281	2
	sapin	2871	8	366	24	433	21	1745	11	1115	12	840	16	2585	8	1315	11	424	17	444	22	229	24	522	19	278	19	418	20	13584	3
	pin	609	19	245	21	187	32	165	30	511	15	3	100	204	38	22	38	65	38	174	33	109	55	1220	13	1144	14	168	43	4827	6
	mélèze	32	57	61	43	91	34	78	36	185	29	9	74	14	60	41	39	81	31	0	0	128	34	2724	8	1690	9	1818	8	6952	4
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	25	100	9	100	7	58	12	100	0	.	455	16	581	15	6	60	1095	11
	autres résineux	79	48	75	38	45	65	69	31	163	33	0	.	12	47	29	36	31	63	11	55	12	68	14	54	71	30	5	64	615	14
	hêtre	4726	6	1573	10	1185	12	1562	9	2465	8	517	18	2091	9	1694	11	740	19	422	22	615	17	465	21	406	18	2628	10	21089	3
	érable	1140	9	393	16	285	24	361	16	1013	12	345	19	550	14	697	15	484	16	227	32	303	21	225	19	180	30	301	18	6504	4
	frêne	648	15	406	17	601	17	414	17	1011	11	202	30	356	22	649	16	239	26	152	29	133	25	309	30	181	33	743	16	6044	5
	chêne	444	22	225	28	282	24	152	24	275	18	25	50	27	41	20	47	59	55	9	53	0	100	127	24	23	57	439	17	2106	8
	châtaignier	0	.	0	.	23	94	1	100	1	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	54	59	4	100	2677	9	2761	9
	autres feuillus	670	11	345	30	348	22	325	17	724	11	135	21	290	15	367	19	435	18	217	23	173	23	853	12	669	15	2967	7	8519	4
	indéterminable	23	47	7	51	0	100	7	100	1	73	2	71	5	69	2	62	17	45	0	0	16	66	2	61	3	67	25	44	110	20
	total	15086	4	4522	8	5082	8	7423	6	11952	5	5657	8	12101	5	9418	6	6724	7	3558	11	3630	10	12556	5	15481	4	15298	3	128488	1
classes 3 et 4	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	8533	6	1173	15	2160	14	3483	11	5783	8	5202	9	9080	7	8259	8	5777	9	2471	13	2835	12	5997	7	12144	5	4185	8	77083	2
	sapin	7254	7	688	24	1068	20	3086	11	2527	11	1760	15	5033	8	3127	10	857	19	593	26	464	25	635	22	663	18	714	19	28469	3
	pin	789	17	267	25	233	34	240	27	1016	14	0	0	286	47	101	51	43	49	122	36	83	59	683	19	1066	14	167	39	5096	7
	mélèze	39	51	65	50	168	39	88	35	228	24	28	100	52	72	106	46	100	36	0	0	109	39	3633	8	2383	10	1970	8	8970	5
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	100	5	100	25	64	12	100	0	.	364	18	576	15	5	71	1002	11
	autres résineux	32	100	135	59	83	56	146	45	129	46	0	.	8	100	0	0	2	100	0	0	0	0	0	0	0	0	17	100	552	24
	hêtre	7996	5	3611	9	2378	13	3244	9	4294	8	1169	19	3233	11	3448	10	981	20	564	24	973	16	278	24	483	25	1957	10	34610	3
	érable	938	10	271	21	145	25	228	27	579	14	139	25	260	18	499	14	287	19	98	28	267	21	72	46	95	40	135	34	4013	5
	frêne	729	16	418	19	751	18	646	27	1588	11	138	38	242	24	592	16	131	28	82	58	195	29	74	43	32	42	214	24	5832	6
	chêne	456	20	355	24	630	22	376	22	644	15	18	51	36	48	43	39	45	64	31	51	6	100	42	35	91	51	288	22	3061	8
	châtaignier	0	.	0	.	20	100	0	0	2	100	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	20	43	5	100	1057	11	1106	10
	autres feuillus	355	26	277	41	291	29	158	32	447	19	4	71	85	30	125	29	253	45	50	39	85	41	173	24	120	32	813	11	3237	8
	indéterminable	4	100	6	100	7	100	0	0	5	100	0	0	0	0	0	0	14	71	7	100	0	0	3	100	6	100	0	0	54	34
	total	27126	3	7267	8	7933	8	11695	6	17241	5	8459	9	18330	5	16304	6	8517	7	4031	11	5018	10	11975	5	17664	5	11523	3	173084	1
classes 5 et 6	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2185	10	330	28	512	21	924	16	1248	15	1652	13	3063	9	3000	13	2057	12	1134	20	1268	17	1956	13	4358	9	2162	12	25848	3
	sapin	1583	13	163	34	272	30	775	17	870	19	681	25	2126	11	1273	15	453	24	323	35	233	40	205	29	388	23	453	27	9799	5
	pin	111	36	21	65	12	76	68	48	165	27	0	0	31	60	15	82	11	100	11	59	7	100	74	38	196	27	11	60	733	13
	mélèze	0	0	7	100	20	100	23	72	27	46	3	100	25	100	27	72	16	60	0	0	23	65	1141	12	714	15	796	15	2822	8
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	5	100	15	71	5	100	0	.	137	28	185	23	3	100	351	17
	autres résineux	0	0	41	71	92	78	81	56	119	74	0	.	17	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	4	100	353	36
	hêtre	1507	12	1262	16	853	19	1563	14	2404	12	297	26	1030	20	1042	16	358	30	140	32	252	30	57	45	121	37	545	24	11429	5
	érable	56	30	49	63	11	71	53	80	151	32	6	71	11	60	37	43	70	56	2	100	40	45	0	0	7	71	11	72	506	17
	frêne	89	32	66	41	166	33	142	37	274	21	17	67	45	54	110	41	24	54	14	100	16	63	0	0	12	100	31	57	1004	12
	chêne	84	41	240	34	240	36	129	30	592	26	13	74	8	100	70	50	0	0	10	76	0	0	6	100	11	58	21	64	1423	14
	châtaignier	0	.	0	.	3	100	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	30	66	0	0	1061	23	1094	22
	autres feuillus	89	93	137	45	108	49	82	81	230	87	0	0	3	100	22	100	78	60	12	73	5	100	43	72	30	83	69	43	906	28
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	5703	7	2315	12	2289	13	3839	9	6081	8	2669	12	6357	7	5602	9	3083	11	1651	17	1843	14	3649	9	6021	8	5166	8	56268	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	16402	5	2396	14	4550	12	7225	9	12120	7	10739	9	18418	6	16240	7	12137	8	5557	12	6125	11	13761	7	27053	5	9532	7	162254	2
	sapin	13138	6	1265	22	1986	17	5831	10	4803	10	3408	15	10080	8	5936	10	1759	18	1374	23	937	23	1383	19	1342	17	1599	18	54840	3
	pin	1623	15	537	21	456	31	487	24	1722	13	3	100	544	36	140	49	126	32	311	33	202	53	2026	13	2487	12	351	38	11015	6
	mélèze	76	40	134	46	299	33	194	30	449	21	47	80	92	74	182	38	211	27	0	0	265	33	7612	7	4854	9	4636	7	19053	4
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	100	19	100	48	64	29	100	0	.	970	16	1375	13	14	58	2495	10
	autres résineux	120	55	255	49	236	47	309	39	446	41	0	.	37	70	32	34	33	65	12	54	12	67	15	53	87	30	26	91	1620	18
	hêtre	14292	5	6472	9	4428	12	6392	8	9190	7	1992	17	6380	10	6204	9	2087	19	1132	21	1847	15	804	20	1015	20	5163	9	67397	2
	érable	2143	8	715	15	443	21	645	18	1748	10	494	18	827	12	1239	12	846	15	329	25	613	18	299	20	284	30	450	19	11076	4
	frêne	1471	13	894	15	1525	16	1207	21	2882	9	358	28	645	21	1355	14	396	23	248	34	346	26	384	27	225	30	994	16	12930	5
	chêne	990	18	824	21	1157	19	659	18	1519	16	56	42	71	39	134	39	105	54	51	49	7	95	176	23	125	50	754	15	6628	7
	châtaignier	0	.	0	.	46	97	1	100	2	100	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	105	54	9	100	4830	9	4997	9
	autres feuillus	1119	15	763	29	750	22	567	22	1406	20	139	21	380	15	516	18	772	26	281	23	264	23	1078	12	823	15	3877	7	12734	5
	indéterminable	27	54	13	56	8	95	7	100	6	94	2	71	5	69	2	62	32	46	7	100	16	66	6	81	9	70	25	44	165	19
	total	51399	3	14269	7	15883	7	23524	6	36293	4	17237	8	37520	5	31998	5	18555	7	9330	10	10634	9	28620	5	39688	4	32252	3	367203	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. 1197738. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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