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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 (5 classes) #1157
Espèce des arbres et arbustes à partir d'un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) de 12 cm, avec des classes distinctes pour les trois espèces ou groupes d'espèces les plus fréquents en Suisse (épicéa - Picea spp.; sapin - Abies spp.; hêtre - Fagus sylvatica) et les classes «autres résineux» et «autres feuillus» pour les autres espèces. Source: relevé de terrain (MID 50: Baumart)

région de production #49
Découpage de la Suisse en cinq régions (Jura, Plateau, Préalpes, Alpes et Sud des Alpes) avec des conditions de croissance et de production de bois relativement homogènes. Les régions de production ont été définies par l'Office fédéral des forêts bien avant le premier inventaire forestier national (IFN1, 1983-1985). À une petite exception près au bord du lac Léman, les frontières des régions de production suivent encore les frontières communales de l'époque. Contrairement à l'IFN, la statistique forestière gérée par l'Office fédéral de la statistique se base non pas sur les régions de production, mais sur les zones forestières, dont la délimitation est légèrement différente.

forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5 #2282
Forêt couverte par des arbustes sur moins des deux tiers de sa surface et atteignable à pied, tant dans l'IFN4 (2009-2017) que dans l'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 (5 classes)
découpage régional: région de production
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région de production
		Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
classes d'assortiments (USC 2010)	essence (5 classes)	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
petit bois	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2181	11	1027	13	831	15	822	8	97	15	4958	6
	sapin	1929	9	563	14	356	15	209	40	13	23	3070	7
	autres résineux	224	38	190	31	28	32	314	8	84	17	840	13
	hêtre	75	7	65	7	56	9	35	11	35	14	267	4
	autres feuillus	37	10	50	9	33	11	46	9	86	9	252	4
	indéterminable	0	72	0	0	0	100	0	0	0	0	0	68
	total	4446	7	1896	9	1303	11	1427	8	315	7	9387	4
classes 1 et 2	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3386	9	7555	7	14010	5	23188	4	3431	12	51570	3
	sapin	2813	10	3504	10	5043	8	1929	12	440	26	13728	5
	autres résineux	895	17	1093	13	331	40	8187	6	2154	11	12659	5
	hêtre	5758	6	4855	6	4451	8	2764	11	2749	13	20577	4
	autres feuillus	4087	7	5267	7	3948	10	5238	7	7423	7	25963	3
	indéterminable	8	48	6	87	5	47	24	62	20	78	63	35
	total	16946	4	22279	3	27788	3	41331	3	16216	4	124560	2
classes 3 et 4	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	8901	7	9800	7	21193	5	29446	4	5037	14	74377	3
	sapin	7593	8	6646	9	9679	7	3819	12	853	26	28590	4
	autres résineux	1087	18	2216	13	520	45	9088	6	2338	11	15248	5
	hêtre	10445	5	9491	6	8061	8	3645	11	2044	12	33685	3
	autres feuillus	3648	10	6321	8	2683	10	2647	11	2718	10	18018	4
	indéterminable	11	100	0	0	0	0	27	71	0	0	37	58
	total	31684	3	34474	3	42137	3	48672	2	12989	6	169956	1
classes 5 et 6	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2746	14	2912	12	7913	8	10915	6	2512	18	26997	4
	sapin	2019	16	2696	12	4265	10	2076	16	466	30	11522	6
	autres résineux	207	50	873	31	108	41	2789	9	903	20	4879	9
	hêtre	2581	12	5068	9	2297	15	1171	17	471	19	11589	6
	autres feuillus	581	20	2513	17	428	27	639	31	989	25	5150	11
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	8134	7	14062	6	15011	5	17590	5	5342	10	60138	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	17214	6	21294	6	43946	4	64371	3	11077	12	157902	2
	sapin	14353	7	13409	8	19343	6	8033	11	1772	24	56910	4
	autres résineux	2412	17	4371	13	986	32	20379	6	5479	10	33627	4
	hêtre	18859	5	19480	5	14865	7	7615	9	5299	11	66118	3
	autres feuillus	8352	7	14152	7	7093	8	8571	8	11216	7	49384	3
	indéterminable	19	61	6	87	5	47	51	48	20	78	101	31
	total	61209	2	72712	3	86238	3	109020	2	34862	4	364041	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. 1323776. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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