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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, 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 économique
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		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	2093	11	98	44	420	24	257	26	350	20	355	30	206	12	272	23	131	23	72	24	41	18	293	18	297	10	97	15	4983	6
	sapin	1896	9	40	57	211	28	217	21	136	25	87	33	157	16	111	33	23	24	79	73	9	29	92	68	8	29	13	23	3079	7
	pin	182	46	17	51	35	56	15	54	8	28	0	.	12	56	2	89	7	43	6	46	5	85	61	20	62	17	4	51	417	21
	mélèze	2	72	3	51	78	65	1	68	12	45	6	75	1	89	2	90	7	55	0	.	8	75	90	16	53	21	81	17	344	16
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	8	25	18	22	0	100	27	17
	autres résineux	17	45	2	45	8	71	25	88	8	37	0	.	3	59	2	58	2	64	1	73	1	66	0	56	2	36	0	100	72	34
	hêtre	54	8	21	13	12	19	25	13	29	11	7	27	27	15	23	14	9	20	7	27	9	21	4	36	8	28	36	14	271	4
	érable	7	20	3	26	1	43	2	29	6	23	3	29	7	25	7	22	4	23	2	36	5	32	2	35	3	44	4	34	56	8
	frêne	4	27	3	37	3	35	4	26	9	23	1	45	4	44	5	25	1	36	2	42	1	40	3	42	1	54	5	28	47	9
	chêne	8	28	4	34	5	35	4	26	5	21	1	67	1	63	1	68	0	63	0	71	0	100	4	36	1	74	8	28	41	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	1	49	0	100	42	15	44	14
	autres feuillus	5	17	2	36	4	32	3	34	4	25	1	46	2	29	2	36	5	27	0	66	1	45	6	25	4	31	27	13	67	7
	indéterminable	0	72	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	68
	total	4270	7	194	30	779	18	554	17	568	15	460	25	419	10	428	19	189	17	169	41	81	16	564	15	458	8	318	7	9448	4
classes 1 et 2	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2699	10	702	23	1089	20	2690	14	3813	11	3377	13	5987	9	4764	11	4062	11	1959	17	1675	17	5668	10	10235	7	3442	12	52163	3
	sapin	2450	10	364	32	333	27	2134	14	1098	16	914	24	2911	10	1251	16	521	22	633	26	202	26	385	25	219	27	440	26	13853	5
	pin	495	25	247	28	107	49	187	39	322	20	0	.	221	58	8	55	58	57	167	44	52	78	1241	18	1033	19	111	46	4248	9
	mélèze	4	100	27	46	73	65	30	52	165	31	12	100	14	94	43	68	149	34	0	.	93	60	2783	12	1827	11	2057	11	7276	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	374	23	716	19	8	91	1103	15
	autres résineux	38	42	85	53	0	0	82	36	127	37	0	.	8	73	25	42	49	65	14	72	17	73	22	63	72	35	9	92	548	16
	hêtre	4247	8	1513	14	1022	17	1552	11	2324	9	561	25	2266	12	1638	15	711	20	611	25	618	25	521	28	380	27	2800	13	20766	4
	érable	1318	11	433	19	210	30	359	20	1045	15	349	23	666	21	728	19	551	21	205	29	354	25	324	24	177	30	319	24	7039	5
	frêne	592	22	334	25	447	25	331	20	752	15	267	34	413	37	550	21	275	33	190	33	179	31	316	26	213	50	542	25	5400	7
	chêne	413	29	125	35	316	32	137	33	177	22	17	60	26	58	24	69	51	58	13	59	2	100	149	34	15	71	471	21	1936	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	65	65	10	74	2904	12	2981	12
	autres feuillus	649	17	232	20	309	26	450	20	759	14	210	24	302	20	453	26	411	20	216	33	207	27	737	15	746	20	3237	10	8915	5
	indéterminable	8	50	0	100	0	0	0	0	6	87	1	100	2	71	2	77	9	67	0	0	0	0	1	100	17	81	20	78	67	34
	total	12914	5	4060	10	3906	11	7953	8	10587	6	5707	11	12816	6	9485	8	6853	8	4007	13	3398	13	12587	7	15660	5	16359	4	126293	1
classes 3 et 4	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	7945	7	1082	20	2042	22	3248	15	4724	10	5110	12	8138	9	8256	10	6150	11	2691	18	2681	16	6392	9	12011	7	5094	14	75564	3
	sapin	7078	9	530	28	1012	25	3331	14	2341	14	1493	19	5163	10	3091	14	1092	22	930	27	550	30	770	30	583	25	853	26	28817	4
	pin	519	20	275	28	270	41	358	28	740	19	0	.	398	58	50	65	39	49	136	48	24	73	637	23	1071	19	97	51	4616	9
	mélèze	46	68	36	54	68	49	49	54	214	32	3	100	0	0	58	60	142	46	0	.	71	57	3507	12	2630	11	2200	11	9024	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	100	0	.	0	.	362	27	551	19	0	0	919	15
	autres résineux	0	0	211	70	50	100	287	40	179	72	0	.	12	100	0	0	2	100	0	0	5	100	0	0	0	0	49	100	794	30
	hêtre	7260	7	3184	13	2042	19	3700	11	3944	10	769	29	3627	14	3707	13	1125	22	721	28	982	22	297	36	662	31	2081	11	34102	3
	érable	1106	13	320	29	117	36	261	24	660	17	157	30	427	21	749	17	319	22	159	30	313	25	92	59	152	43	99	36	4930	6
	frêne	696	22	308	27	673	27	709	29	1464	15	148	52	335	36	569	23	197	34	142	55	218	37	98	50	45	46	193	38	5795	8
	chêne	447	24	302	34	395	31	381	24	654	19	29	79	49	58	22	56	9	73	51	62	0	0	43	52	79	72	369	27	2832	10
	châtaignier	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	36	45	9	100	1141	15	1190	15
	autres feuillus	331	40	200	36	334	34	187	34	514	23	17	59	77	34	113	35	267	46	49	63	133	45	163	34	106	38	919	15	3410	9
	indéterminable	0	0	11	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	27	71	0	0	0	0	0	0	14	100	0	0	51	50
	total	25430	4	6458	10	7004	12	12512	8	15435	6	7727	10	18224	6	16615	7	9378	9	4878	14	4976	13	12397	7	17913	6	13095	6	172042	1
classes 5 et 6	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2280	15	466	36	465	38	1087	19	1411	18	1785	16	2945	12	3306	14	2283	14	1165	22	1449	23	2085	15	4156	11	2575	17	27456	4
	sapin	2007	16	125	39	452	38	1190	18	1054	20	610	29	2412	14	1258	18	769	27	443	46	311	42	216	41	414	30	466	30	11727	6
	pin	84	53	5	100	24	100	113	53	157	36	0	.	25	76	17	100	0	0	9	100	0	0	32	51	226	30	7	100	699	17
	mélèze	0	0	5	100	10	100	19	76	42	47	0	0	0	0	38	63	41	55	0	.	21	72	1171	16	937	17	897	21	3181	10
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	185	33	173	31	0	0	358	22
	autres résineux	0	0	113	82	0	0	278	53	229	91	0	.	28	100	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	18	100	666	41
	hêtre	1552	15	1029	21	703	23	1856	18	2710	14	214	48	1252	23	831	24	300	34	237	38	328	36	97	53	209	45	471	19	11790	6
	érable	114	37	74	54	13	100	5	100	280	36	20	58	12	71	74	40	48	46	14	100	29	60	0	0	16	75	0	0	698	18
	frêne	98	44	106	47	91	34	210	49	345	28	25	100	33	100	209	49	49	57	34	100	42	65	0	0	22	100	52	78	1316	15
	chêne	36	62	71	63	172	53	195	39	755	41	0	0	7	100	25	100	0	0	21	78	0	0	7	100	13	71	35	58	1335	25
	châtaignier	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	45	62	0	0	870	28	915	26
	autres feuillus	13	73	69	51	231	51	55	74	170	73	0	0	6	100	16	73	203	87	23	72	6	100	22	58	51	88	33	45	897	29
	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	6183	9	2063	15	2161	17	5007	11	7151	10	2653	14	6721	9	5775	11	3693	13	1945	20	2185	18	3861	10	6217	9	5423	10	61039	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	15018	6	2348	18	4017	18	7282	12	10298	9	10627	11	17275	8	16598	9	12626	10	5886	16	5846	16	14437	9	26698	6	11209	12	160166	2
	sapin	13431	7	1058	27	2008	23	6873	12	4630	13	3104	19	10644	9	5711	13	2405	21	2084	27	1072	29	1462	26	1224	24	1772	24	57477	4
	pin	1280	21	544	26	437	43	674	28	1226	18	0	.	656	45	77	60	104	44	318	43	82	65	1971	17	2392	16	220	43	9981	8
	mélèze	53	64	70	41	230	37	99	50	432	26	21	83	14	94	140	47	339	33	0	.	192	50	7551	11	5448	10	5234	10	19824	6
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	930	22	1458	18	8	92	2407	13
	autres résineux	55	34	411	68	58	93	672	40	543	65	0	.	50	82	27	41	53	66	15	72	24	74	23	62	74	34	75	99	2079	26
	hêtre	13113	6	5748	12	3781	17	7134	11	9007	9	1551	24	7172	12	6198	12	2145	19	1576	24	1936	20	920	28	1259	27	5388	11	66928	3
	érable	2546	10	830	19	340	25	628	18	1991	14	528	22	1111	17	1558	15	922	19	380	26	700	22	417	25	348	30	422	24	12723	5
	frêne	1390	19	751	22	1214	25	1253	25	2570	14	441	38	785	34	1333	20	522	29	368	37	440	33	417	28	281	45	792	25	12558	7
	chêne	903	22	502	31	888	27	717	22	1591	24	47	65	83	48	72	55	61	52	85	58	2	100	202	34	108	71	883	20	6143	9
	châtaignier	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	148	54	20	84	4958	12	5129	11
	autres feuillus	999	21	502	25	878	29	695	19	1447	18	227	23	386	18	585	23	885	37	288	32	347	27	929	16	906	20	4215	10	13289	6
	indéterminable	8	50	11	100	0	0	0	0	6	87	1	100	2	71	2	77	36	57	0	0	0	0	1	100	31	64	20	78	118	29
	total	48797	3	12775	9	13850	11	26026	7	33741	5	16547	10	38180	6	32303	7	20113	8	10999	13	10641	12	29409	6	40247	5	35195	4	368822	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. 1197776. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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