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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 de forêt protectrice #829
Découpage de la Suisse utilisé dans l'IFN pour analyser des forêts protectrices. Les six régions de forêts protectrices ont été formées à partir des régions économiques en regroupant certaines régions selon des critères environnementaux et statistiques.

forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5 #2382
Forêt dont moins des deux tiers de la surface était couverte d'arbustes et qui était atteignable à pied lors des cinq inventaires IFN1 (1983-1985), IFN2 (1993-1995), IFN3 (2004-2006), IFN4 (2009-2017) et IFN5 (2018-2026).

réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5 #1746
Sous-réseaux 1, 2, 3, 4 et 5 des relevés de terrain sur le réseau d'échantillonnage avec un maillage de 1,4 km (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.

IFN5
volume du bois fort de tige (UCB 2010)
classes d'assortiments (USC 2010) · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		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	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
petit bois	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3159	8	646	17	356	18	276	19	250	11	84	17	4772	6
	sapin	2461	8	267	14	194	35	91	68	8	29	12	24	3034	7
	pin	257	34	17	42	7	50	60	20	56	18	3	59	399	22
	mélèze	97	53	14	44	5	65	63	17	37	28	59	22	273	20
	arole	0	.	0	100	0	.	7	27	12	26	0	100	20	19
	autres résineux	61	40	2	60	3	40	0	56	2	40	0	100	68	35
	hêtre	139	5	41	11	35	11	4	36	7	29	34	14	260	4
	érable	19	12	12	16	13	18	1	41	2	42	3	39	51	8
	frêne	22	13	6	33	8	20	2	49	1	58	4	31	43	10
	chêne	25	13	1	40	1	63	3	39	1	74	7	29	39	11
	châtaignier	0	0	0	0	0	.	1	56	0	100	42	15	43	15
	autres feuillus	17	12	6	21	4	27	4	30	3	32	24	14	58	8
	indéterminable	0	72	0	0	0	100	0	0	0	0	0	0	0	68
	total	6257	6	1012	12	626	17	514	17	379	9	272	8	9059	4
classes 1 et 2	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	10791	6	11822	6	7488	9	5155	10	8774	7	2997	13	47026	3
	sapin	6287	7	4307	9	1954	13	383	25	211	27	423	27	13565	5
	pin	1357	13	269	49	150	47	1225	18	948	20	104	49	4054	9
	mélèze	299	24	165	32	98	53	2091	12	1224	13	1403	14	5281	7
	arole	0	.	5	100	0	.	322	25	496	22	7	100	830	16
	autres résineux	331	22	16	61	48	38	22	63	58	41	9	92	484	17
	hêtre	10505	4	3418	9	2677	12	512	28	359	28	2614	14	20085	4
	érable	3281	7	1429	12	1150	15	242	29	156	32	211	29	6468	5
	frêne	2412	9	896	22	823	16	211	27	177	58	493	27	5012	7
	chêne	1156	15	60	38	36	50	130	39	15	71	436	23	1832	11
	châtaignier	0	0	1	100	0	.	30	80	10	74	2869	12	2911	12
	autres feuillus	2233	8	737	13	648	19	600	16	603	24	2737	11	7559	6
	indéterminable	14	46	12	55	2	77	0	0	13	100	4	58	46	36
	total	38667	3	23136	5	15075	6	10924	7	13045	6	14309	5	115155	2
classes 3 et 4	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	18454	5	17386	6	12192	8	6100	10	10994	7	4804	15	69930	3
	sapin	14079	6	7685	8	4216	12	756	30	583	25	835	26	28155	4
	pin	2163	11	422	54	141	43	628	24	1027	20	83	57	4464	9
	mélèze	412	21	136	47	101	45	3158	13	2311	13	1833	13	7952	7
	arole	0	.	5	100	0	.	264	32	492	21	0	0	761	17
	autres résineux	726	32	12	100	5	100	0	0	0	0	49	100	791	30
	hêtre	19736	4	5163	11	5134	11	285	37	662	31	1999	12	32980	3
	érable	2418	9	878	14	1142	13	85	63	104	42	84	40	4712	6
	frêne	3713	10	654	24	923	19	89	55	40	50	173	41	5592	8
	chêne	2105	11	87	42	64	51	35	61	79	72	350	28	2720	10
	châtaignier	0	0	3	100	0	.	26	50	9	100	1133	15	1172	15
	autres feuillus	1459	15	318	39	284	27	122	43	56	34	795	16	3034	10
	indéterminable	11	100	13	100	0	0	0	0	0	0	0	0	23	71
	total	65277	2	32762	4	24204	6	11548	8	16356	6	12138	7	162285	1
classes 5 et 6	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	5577	9	6206	8	5398	11	1977	15	3741	11	2306	19	25205	4
	sapin	4613	10	3767	11	1843	17	208	42	414	30	461	31	11305	6
	pin	383	25	25	76	26	74	32	51	221	30	0	0	688	18
	mélèze	76	35	41	55	59	48	1101	16	817	17	705	24	2797	10
	arole	0	.	0	0	0	.	129	37	173	31	0	0	302	23
	autres résineux	620	44	28	100	0	0	0	0	0	0	18	100	666	41
	hêtre	7312	7	1742	18	1324	18	89	57	209	45	463	20	11138	6
	érable	461	25	55	36	93	35	0	0	16	75	0	0	626	19
	frêne	849	18	84	53	286	39	0	0	22	100	38	100	1279	16
	chêne	1153	28	7	100	46	65	7	100	13	71	35	58	1261	26
	châtaignier	0	0	0	0	0	.	23	74	0	0	848	28	871	28
	autres feuillus	308	27	203	87	31	51	22	58	7	100	28	50	598	33
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	21353	4	12157	7	9105	9	3588	11	5633	9	4900	11	56736	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	37981	4	36060	5	25434	8	13509	9	23759	7	10190	13	146933	2
	sapin	27441	5	16025	8	8207	11	1437	26	1216	24	1732	24	56058	4
	pin	4161	11	734	41	324	41	1944	18	2252	17	190	48	9605	8
	mélèze	883	18	355	31	262	36	6413	12	4389	12	4000	12	16303	6
	arole	0	.	10	100	0	.	722	24	1173	20	8	100	1913	15
	autres résineux	1739	30	57	73	56	40	23	62	60	41	75	99	2010	26
	hêtre	37692	4	10364	9	9170	10	890	29	1237	28	5110	11	64463	3
	érable	6180	7	2374	11	2398	12	328	30	278	29	298	29	11856	5
	frêne	6996	9	1640	21	2040	16	302	31	240	51	708	28	11926	7
	chêne	4439	12	156	34	147	43	175	39	108	71	828	21	5852	10
	châtaignier	0	0	4	100	0	.	81	53	20	84	4892	12	4997	11
	autres feuillus	4017	10	1264	26	967	17	749	17	669	23	3584	11	11250	6
	indéterminable	25	51	24	59	2	77	0	0	13	100	4	58	70	34
	total	131554	2	69067	4	49010	6	26574	7	35412	6	31619	5	343236	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. 1385230. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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