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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: n/ha
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	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	26	33	73	20	94	43	39	46	99	24	62	53	63	14
	sapin	10	40	18	49	11	59	22	73	2	67	0	.	12	29
	pin	0	99	0	.	0	.	5	94	0	.	0	.	0	76
	mélèze	0	.	0	99	0	.	4	62	6	50	14	56	2	35
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	24	33	18	67	10	77	0	.	1	97	44	68	16	30
	érable	0	.	3	53	7	49	0	.	0	.	0	.	2	37
	frêne	3	83	2	59	0	.	0	.	0	.	0	.	2	51
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	4	58	1	99	8	55	16	94	12	98	0	.	5	39
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	68	22	116	18	129	36	88	30	120	25	119	35	102	11
recrû/fourré	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	35	25	54	20	47	28	22	28	70	19	10	50	40	11
	sapin	11	21	18	32	11	35	0	.	3	68	0	.	9	16
	pin	2	37	0	.	0	.	34	76	4	78	0	.	5	56
	mélèze	1	46	1	99	2	84	36	26	6	41	28	41	8	21
	arole	0	.	0	.	0	.	5	65	1	99	0	.	1	57
	autres résineux	1	57	0	.	2	99	4	99	4	58	0	.	2	40
	hêtre	30	13	6	35	14	35	4	72	0	.	15	70	16	13
	érable	7	23	6	38	6	42	5	90	1	99	2	69	5	18
	frêne	5	31	3	65	3	56	1	99	0	.	15	56	4	26
	chêne	2	32	0	.	0	.	9	75	0	.	1	99	2	41
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	51	2	53
	autres feuillus	10	23	10	37	13	45	30	48	8	42	60	37	17	18
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	105	11	98	13	98	17	151	21	97	14	151	19	112	6
perchis	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	310	8	293	13	265	16	127	24	295	13	26	29	216	6
	sapin	52	15	33	35	36	35	6	47	4	59	8	51	27	12
	pin	15	28	22	50	2	66	82	27	76	25	0	.	27	15
	mélèze	8	28	12	44	9	65	94	21	55	26	45	22	33	12
	arole	0	.	0	.	2	99	7	64	9	48	0	.	2	37
	autres résineux	12	34	7	83	5	63	1	74	12	43	0	100	7	24
	hêtre	87	13	39	35	53	29	30	40	3	61	103	18	65	10
	érable	60	13	49	20	61	29	16	25	5	59	18	29	37	9
	frêne	54	14	29	26	64	29	17	35	8	41	34	23	38	10
	chêne	21	27	14	60	0	.	28	32	0	.	26	31	18	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	2	75	0	.	115	18	26	19
	autres feuillus	53	15	64	24	94	27	147	16	129	22	212	11	115	7
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	671	3	561	7	591	8	558	7	594	6	586	5	609	2
jeune futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	160	9	357	13	263	17	227	17	276	15	67	24	191	6
	sapin	65	12	60	24	70	23	29	43	9	64	8	66	45	10
	pin	14	24	4	58	9	66	70	24	98	31	4	100	24	15
	mélèze	5	42	0	.	12	64	107	18	37	35	31	25	25	14
	arole	0	.	0	.	0	.	15	45	20	65	0	100	4	39
	autres résineux	6	42	5	99	3	49	1	99	3	99	0	100	3	32
	hêtre	177	7	114	24	169	17	35	40	36	40	117	19	130	6
	érable	26	14	48	23	72	20	8	47	6	61	12	40	26	10
	frêne	38	14	45	39	74	32	10	41	20	44	32	28	36	12
	chêne	33	22	9	73	2	70	7	41	0	.	32	27	21	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	2	99	0	.	125	18	23	19
	autres feuillus	39	13	30	30	82	24	39	27	37	31	148	13	62	8
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	561	3	671	7	755	8	551	9	542	7	577	5	591	2
futaie moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	102	6	242	8	210	10	232	10	319	7	110	17	171	4
	sapin	68	8	69	14	66	15	18	38	7	37	19	29	54	6
	pin	13	14	3	51	10	47	28	32	39	23	8	80	15	11
	mélèze	3	30	2	55	1	66	98	17	35	18	68	22	18	11
	arole	0	.	3	86	0	.	9	50	10	37	0	.	2	30
	autres résineux	2	40	0	100	0	100	1	99	6	86	0	.	2	38
	hêtre	144	4	100	17	128	13	11	62	14	30	71	27	106	5
	érable	29	10	35	19	38	18	9	54	1	57	2	75	25	8
	frêne	23	12	15	22	29	20	1	100	1	100	4	45	17	9
	chêne	13	16	5	56	2	57	0	70	2	100	7	45	8	15
	châtaignier	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	34	28	2	30
	autres feuillus	22	12	26	20	17	21	28	31	2	49	51	25	22	8
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	418	2	501	5	502	5	436	6	437	5	375	6	442	2
vieille futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	77	6	166	8	183	7	157	12	220	7	114	12	135	3
	sapin	67	7	104	9	57	12	21	40	9	32	20	32	59	5
	pin	7	15	1	100	2	70	11	46	9	39	2	70	5	14
	mélèze	2	31	1	43	3	43	93	13	34	15	34	17	15	9
	arole	0	.	0	.	0	.	10	34	13	30	0	.	2	24
	autres résineux	2	32	0	85	1	61	0	.	0	.	0	.	1	27
	hêtre	100	5	97	10	86	10	3	58	12	31	42	28	76	4
	érable	18	11	17	16	19	17	9	48	3	43	1	61	14	8
	frêne	17	11	7	32	14	24	4	45	3	65	0	.	11	9
	chêne	11	13	1	59	1	43	0	100	1	82	10	83	6	16
	châtaignier	1	70	0	.	0	.	0	.	0	.	30	25	3	25
	autres feuillus	18	15	13	23	13	26	11	39	6	43	23	23	15	10
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	320	2	407	4	380	4	320	6	309	5	275	7	341	2
mélangé	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	100	10	231	6	241	10	171	10	236	9	91	14	173	4
	sapin	89	10	65	12	54	24	13	34	7	32	10	37	43	7
	pin	13	23	11	48	22	42	39	24	30	23	3	64	18	13
	mélèze	1	48	1	63	2	62	76	15	51	13	60	13	29	8
	arole	0	.	0	71	3	99	38	21	41	20	1	74	12	15
	autres résineux	10	36	1	74	5	63	0	.	8	54	0	.	4	28
	hêtre	98	9	56	16	65	23	19	40	13	37	81	16	58	7
	érable	27	14	29	21	28	26	10	31	8	41	10	28	19	10
	frêne	21	18	12	28	27	30	12	56	8	61	11	31	14	13
	chêne	14	25	1	50	2	61	6	46	2	60	7	37	6	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	4	95	0	100	53	17	10	18
	autres feuillus	37	16	29	17	35	24	29	23	25	36	74	12	38	8
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	410	4	436	4	485	6	416	5	429	6	401	5	424	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	123	4	212	4	199	5	165	6	242	4	72	8	159	2
	sapin	62	4	67	6	52	8	15	19	7	17	11	18	44	3
	pin	11	9	6	29	7	26	44	13	36	13	3	43	15	7
	mélèze	3	16	2	27	4	29	86	7	39	9	46	9	21	5
	arole	0	.	1	80	1	75	16	16	19	15	0	66	4	11
	autres résineux	5	17	1	50	2	30	1	52	5	31	0	71	3	13
	hêtre	113	3	72	7	89	7	18	21	12	17	81	9	77	3
	érable	27	6	27	9	33	10	10	17	4	25	9	18	21	4
	frêne	26	6	14	14	29	13	9	25	6	29	18	15	19	5
	chêne	15	10	3	31	1	28	8	23	1	51	16	18	9	8
	châtaignier	0	70	0	100	0	.	2	58	0	100	73	10	10	9
	autres feuillus	28	6	25	10	33	13	49	11	31	16	109	7	41	4
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	412	1	431	2	450	3	423	3	402	3	438	3	423	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. 1356690. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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