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nombre de tiges #73
Nombre de tiges de tous les arbres et arbustes vifs (sur pied et à terre) d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP).

stade de développement #20
Étape dans l’évolution du peuplement, définie d’après le diamètre à hauteur de poitrine dominant (DHPdom = DHP des 100 plus gros arbres par hectare). Recrû/fourré: DHPdom <12 cm, perchis: DHPdom 12-30 cm, jeune futaie: DHPdom 31-40 cm, futaie moyenne DHPdom 41-50 cm, vieille futaie: DHP > 50 cm, mélangé: arbres à différents stades de développement, absence de stade de développement dominant, ou groupes à différents stades de développement de moins de 5 ares. Source: relevé de terrain (MID 261: Entwicklungsstufe)

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 #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.

IFN3
nombre de tiges
stade de développement · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km
état 2004/06
		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
stade de développement	essence principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	240	36	709	24	419	48	72	56	382	33	72	68	1895	16
	sapin	90	43	174	51	47	63	40	80	8	71	0	0	359	30
	pin	4	100	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	14	76
	mélèze	0	.	4	100	0	0	8	71	23	55	16	71	51	36
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	219	36	172	69	43	80	0	.	4	100	51	78	489	31
	érable	0	.	30	55	30	53	0	.	0	.	0	.	60	38
	frêne	23	85	24	61	0	.	0	.	0	.	0	.	47	52
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	41	60	9	100	37	59	30	100	48	100	0	0	165	40
	indéterminable	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0
	total	618	26	1122	22	576	42	160	44	465	33	139	54	3081	14
recrû/fourré	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1161	26	727	24	505	31	199	32	809	23	92	52	3493	12
	sapin	356	22	249	34	121	38	0	0	32	69	0	.	758	17
	pin	74	37	0	.	0	.	299	77	42	79	0	.	415	57
	mélèze	25	46	14	100	24	85	317	30	66	43	254	44	701	22
	arole	0	.	0	.	0	.	45	66	10	100	0	.	55	57
	autres résineux	30	58	0	.	21	100	39	100	51	60	0	.	140	40
	hêtre	993	15	77	37	155	37	36	73	0	0	131	72	1391	13
	érable	246	24	80	40	63	44	45	91	10	100	19	71	464	18
	frêne	166	32	47	66	31	58	10	100	0	.	131	58	385	26
	chêne	72	33	0	.	0	.	82	76	0	.	10	100	164	41
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	182	53	182	53
	autres feuillus	333	24	131	39	142	47	265	50	94	44	543	39	1509	19
	indéterminable	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	3457	13	1325	18	1061	21	1337	26	1114	19	1362	24	9656	8
perchis	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	17121	9	5216	17	4034	19	2659	25	6229	16	988	29	36246	6
	sapin	2860	16	596	36	551	37	126	47	87	60	298	52	4517	13
	pin	830	28	386	51	34	67	1725	29	1603	26	0	.	4579	16
	mélèze	421	28	216	45	134	66	1972	23	1152	27	1686	23	5581	12
	arole	0	.	0	.	24	100	137	65	184	49	0	.	345	37
	autres résineux	645	34	125	83	80	64	31	75	243	44	9	100	1132	24
	hêtre	4789	14	688	37	804	31	633	41	58	62	3886	19	10856	10
	érable	3305	14	870	23	923	31	342	27	96	60	663	30	6199	10
	frêne	3000	15	523	28	970	31	367	36	171	42	1290	24	6321	10
	chêne	1187	27	247	61	0	.	589	33	0	.	980	32	3002	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	52	76	0	.	4354	19	4406	19
	autres feuillus	2912	16	1135	26	1427	30	3091	19	2715	24	8027	12	19307	8
	indéterminable	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	37068	6	10001	12	8980	14	11725	12	12537	11	22179	8	102491	4
jeune futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	9248	10	5239	17	3571	20	3985	20	3193	20	1746	25	26982	7
	sapin	3744	13	874	26	952	26	507	44	102	65	203	67	6384	10
	pin	821	24	52	59	116	67	1223	26	1134	33	106	100	3453	16
	mélèze	278	43	0	.	158	65	1882	21	432	37	804	26	3555	14
	arole	0	.	0	.	0	.	270	46	228	66	4	100	502	39
	autres résineux	321	43	69	100	43	50	10	100	31	100	10	100	484	33
	hêtre	10280	9	1666	26	2300	21	615	41	411	42	3033	20	18304	7
	érable	1483	15	704	26	974	23	134	48	72	63	306	41	3673	11
	frêne	2215	15	662	41	1012	34	182	42	235	46	832	30	5137	12
	chêne	1890	23	127	74	22	71	130	42	0	.	841	28	3011	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	30	100	0	.	3239	20	3269	20
	autres feuillus	2240	14	445	32	1118	27	689	29	430	33	3854	15	8776	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	32519	6	9839	13	10266	14	9659	14	6269	15	14977	9	83530	4
futaie moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	11385	7	9243	11	6091	13	4080	15	8251	11	1878	19	40928	4
	sapin	7528	8	2651	15	1914	17	324	40	177	38	327	31	12921	6
	pin	1485	15	120	52	288	48	496	34	1013	25	143	81	3546	12
	mélèze	288	30	83	56	31	67	1725	20	904	20	1156	24	4187	12
	arole	0	.	120	86	0	.	162	51	269	38	0	.	551	30
	autres résineux	254	41	9	100	10	100	10	100	145	86	0	.	428	38
	hêtre	16020	6	3831	18	3693	15	198	63	370	31	1204	29	25316	5
	érable	3250	10	1330	20	1110	19	167	55	29	58	37	76	5922	8
	frêne	2564	13	592	23	851	21	9	100	20	100	70	46	4106	10
	chêne	1408	17	192	56	53	57	8	71	63	100	125	46	1849	15
	châtaignier	0	.	4	100	0	.	4	100	0	.	580	30	588	30
	autres feuillus	2447	12	983	21	497	23	499	33	43	50	867	27	5336	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	46628	4	19157	9	14539	9	7682	12	11284	10	6387	12	105678	3
vieille futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	8636	7	8659	10	8067	9	3154	15	7106	10	2565	14	38188	4
	sapin	7473	7	5422	10	2526	13	416	41	280	33	442	33	16559	5
	pin	771	15	67	100	104	71	219	47	302	39	46	71	1508	15
	mélèze	168	31	78	44	146	43	1880	16	1082	17	755	19	4108	9
	arole	0	.	0	.	0	.	194	35	413	31	0	.	607	24
	autres résineux	198	33	25	85	42	61	0	.	0	.	0	.	265	27
	hêtre	11134	6	5058	12	3802	12	68	59	395	32	949	29	21407	5
	érable	2040	12	899	17	822	18	184	49	97	44	23	61	4065	8
	frêne	1930	11	356	33	600	25	87	46	103	65	0	.	3075	10
	chêne	1210	13	51	59	55	43	9	100	19	82	220	83	1564	16
	châtaignier	135	70	0	.	0	.	0	.	0	.	664	27	799	25
	autres feuillus	2043	15	667	23	564	27	227	41	186	44	506	25	4193	10
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	35737	4	21280	7	16728	7	6439	11	9984	9	6172	11	96339	3
mélangé	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	4954	12	13145	8	3735	15	4880	13	9339	11	3657	15	39709	5
	sapin	4366	12	3687	13	839	27	370	35	273	33	402	37	9938	8
	pin	663	24	607	48	339	43	1118	25	1200	24	129	64	4056	13
	mélèze	37	48	31	63	28	63	2180	17	2033	15	2429	15	6738	9
	arole	0	.	9	72	49	100	1083	23	1612	21	29	74	2782	15
	autres résineux	501	37	31	74	80	64	0	.	320	55	0	.	931	28
	hêtre	4854	11	3198	17	1008	26	539	41	517	37	3244	17	13360	8
	érable	1315	15	1666	21	439	28	277	32	303	42	387	29	4387	11
	frêne	1056	19	690	28	421	32	346	56	315	62	449	32	3276	13
	chêne	667	26	79	51	29	62	162	46	64	60	298	37	1299	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	100	96	17	100	2126	18	2242	18
	autres feuillus	1806	17	1636	18	541	26	818	25	1005	37	2957	14	8764	8
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	20220	7	24779	7	7508	13	11872	10	16998	9	16106	8	97483	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	52745	4	42938	5	26422	6	19028	7	35310	5	10997	8	187441	2
	sapin	26416	4	13653	6	6951	8	1784	19	960	17	1673	18	51437	3
	pin	4648	9	1233	30	881	26	5090	14	5294	13	424	43	17570	7
	mélèze	1216	16	426	27	521	29	9966	8	5692	9	7100	9	24922	5
	arole	0	.	129	80	73	75	1891	16	2717	15	33	66	4843	11
	autres résineux	1950	17	258	50	275	30	90	53	790	31	18	71	3381	13
	hêtre	48289	3	14688	8	11805	8	2089	21	1754	18	12498	9	91123	3
	érable	11638	6	5579	10	4361	11	1149	17	608	25	1434	18	24770	4
	frêne	10953	6	2893	14	3883	14	1002	25	844	29	2772	15	22346	5
	chêne	6433	10	696	31	158	28	981	23	146	51	2473	18	10889	8
	châtaignier	135	70	4	100	0	.	186	58	17	100	11145	10	11487	9
	autres feuillus	11822	6	5006	10	4327	13	5620	12	4520	17	16754	7	48050	4
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	176246	2	87504	3	59658	4	48875	5	58652	4	67323	3	498258	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. 1356648. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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