Sélectionner un thème dans la liste

page précedente

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, 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
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, 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
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	103	87	132	47	28	79	0	0	380	38	99	66	742	26
	sapin	7	100	67	78	0	.	7	100	0	0	0	.	81	65
	pin	55	66	0	.	0	.	7	100	14	71	0	.	76	50
	mélèze	0	.	0	.	0	.	14	71	89	86	14	100	118	67
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	166	73	30	100	61	72	0	.	0	.	0	.	257	52
	érable	17	100	9	100	139	88	0	.	0	.	0	.	165	75
	frêne	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
	chêne	16	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	16	72
	châtaignier	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	0	7	100
	autres feuillus	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	7	100
	indéterminable	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0
	total	378	51	245	42	229	59	29	50	483	39	113	59	1477	22
recrû/fourré	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	750	29	1555	22	469	34	104	57	791	27	324	51	3993	13
	sapin	897	44	220	36	112	44	0	0	0	0	0	.	1229	33
	pin	66	45	0	0	7	100	0	.	82	73	64	100	219	42
	mélèze	111	79	44	86	18	100	124	56	234	48	59	47	590	28
	arole	0	.	0	.	0	.	7	100	126	100	0	.	133	95
	autres résineux	47	61	15	100	36	100	0	.	72	80	0	.	170	44
	hêtre	596	19	486	34	206	36	0	.	14	100	43	73	1344	16
	érable	167	36	181	43	188	48	35	71	105	85	0	.	677	24
	frêne	63	67	42	100	67	60	43	100	0	.	0	.	215	39
	chêne	86	47	0	.	9	100	0	.	0	.	0	.	95	44
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	8	100
	autres feuillus	277	38	347	41	173	57	142	55	115	67	302	41	1356	19
	indéterminable	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	total	3061	20	2889	17	1285	25	456	31	1540	22	800	29	10031	10
perchis	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	11465	13	6129	20	4102	23	1474	27	6547	20	1707	38	31423	8
	sapin	4559	19	1748	41	898	43	154	73	24	77	167	46	7550	16
	pin	430	40	104	100	151	90	1089	50	2330	31	0	.	4105	23
	mélèze	1050	45	507	41	0	.	1807	29	957	37	2341	25	6663	15
	arole	0	.	0	.	0	.	49	87	935	38	0	.	984	36
	autres résineux	224	38	371	62	58	100	156	62	451	42	0	.	1260	26
	hêtre	8743	12	1585	34	647	57	534	53	105	71	3086	27	14701	10
	érable	4637	16	1955	21	999	31	1269	34	20	100	1126	39	10007	11
	frêne	2303	17	711	34	804	34	916	39	137	79	1058	31	5930	12
	chêne	1213	40	128	85	0	.	687	43	0	.	953	47	2980	24
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	15	100	0	.	3858	28	3873	28
	autres feuillus	3319	17	2535	24	1310	37	2868	22	3080	28	7692	18	20805	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	37944	7	15774	13	8969	17	11018	14	14587	14	21988	11	110280	5
jeune futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	8276	13	6976	21	3047	25	4450	28	4708	22	1285	37	28741	9
	sapin	2679	19	1453	33	865	38	7	100	144	63	299	69	5447	15
	pin	624	32	124	71	0	.	1964	37	799	50	181	87	3692	24
	mélèze	160	40	70	100	261	73	2061	33	1307	36	1050	43	4909	20
	arole	0	.	0	.	0	.	325	61	692	52	49	100	1066	39
	autres résineux	639	41	0	.	57	58	17	100	17	100	0	.	731	36
	hêtre	6123	15	1320	35	1899	33	291	70	179	49	4666	25	14478	11
	érable	2144	16	1421	32	970	30	0	.	255	63	324	47	5114	13
	frêne	916	23	823	45	574	39	128	50	139	68	864	49	3445	19
	chêne	1050	42	107	56	0	0	140	56	0	.	633	36	1930	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	68	84	18	100	2624	28	2709	27
	autres feuillus	2205	21	668	36	537	47	704	35	786	62	3748	22	8648	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	total	24815	9	12962	16	8211	19	10155	18	9045	17	15723	13	80910	6
futaie moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	6457	12	5311	20	4775	18	2368	27	6013	17	1919	30	26843	7
	sapin	4920	14	1296	30	1059	22	342	52	77	91	204	62	7899	11
	pin	926	26	50	100	76	90	367	46	652	40	14	100	2085	19
	mélèze	48	38	0	0	0	.	636	37	606	31	1129	32	2419	19
	arole	0	.	0	.	0	.	24	100	181	49	0	.	206	45
	autres résineux	317	49	0	.	59	76	0	.	0	.	0	.	376	43
	hêtre	11002	9	2304	22	2596	18	453	67	228	59	1599	33	18182	7
	érable	2042	14	517	31	738	26	18	100	33	71	114	47	3463	11
	frêne	1690	19	423	44	522	31	80	74	0	.	56	64	2771	15
	chêne	923	25	113	63	7	100	68	62	0	.	119	51	1230	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	647	45	647	45
	autres feuillus	1864	17	407	31	190	31	156	46	129	49	1310	29	4057	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	30189	7	10421	15	10023	14	4512	21	7921	15	7111	15	70178	5
vieille futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	5454	10	8670	10	6768	13	4234	17	6774	14	3057	18	34957	5
	sapin	7451	9	5035	13	2085	18	458	41	232	44	597	43	15858	7
	pin	448	22	90	100	157	78	25	77	250	37	0	.	970	21
	mélèze	101	39	35	72	62	44	1711	25	1263	20	688	25	3860	14
	arole	0	.	0	.	0	.	189	49	318	39	0	.	507	30
	autres résineux	325	41	0	.	54	57	0	.	0	.	0	.	378	36
	hêtre	11323	7	4510	15	2924	15	18	100	542	34	1137	34	20455	6
	érable	2347	13	669	20	937	22	261	52	85	61	0	.	4298	10
	frêne	1547	15	300	40	446	30	71	62	30	72	0	.	2394	13
	chêne	755	18	8	100	6	100	16	100	35	100	46	61	866	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1121	34	1121	34
	autres feuillus	2173	20	538	27	515	37	219	42	231	53	668	35	4344	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	total	31923	5	19856	9	13953	10	7202	15	9761	12	7313	13	90009	3
mélangé	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	6553	11	13542	10	5536	18	6752	14	10972	13	5127	24	48481	6
	sapin	7072	12	5147	14	1630	23	563	43	157	40	369	44	14939	8
	pin	522	27	730	67	362	52	1218	31	667	35	79	70	3577	20
	mélèze	72	61	76	61	120	84	3233	18	1947	19	3489	18	8938	10
	arole	0	.	10	100	0	.	1265	27	1703	33	16	100	2993	22
	autres résineux	243	35	53	58	133	74	0	.	156	64	44	70	628	27
	hêtre	6205	11	4038	16	2796	22	1017	42	600	50	2482	23	17137	8
	érable	2085	15	1998	22	860	30	413	39	278	44	252	40	5886	11
	frêne	1295	19	647	32	401	34	270	54	472	64	454	28	3539	14
	chêne	1015	29	91	58	131	47	231	82	55	100	430	39	1954	21
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	156	95	28	100	2190	26	2373	25
	autres feuillus	2635	16	1814	22	1413	27	1224	22	507	33	3321	23	10915	10
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	27697	7	28144	8	13382	13	16343	11	17541	11	18252	12	121359	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	39059	5	42314	6	24726	8	19382	9	36184	7	13518	12	175182	3
	sapin	27584	5	14967	9	6649	11	1532	24	634	26	1637	24	53003	4
	pin	3070	13	1098	47	753	36	4670	21	4795	19	338	53	14724	10
	mélèze	1543	32	732	31	461	47	9587	12	6404	12	8770	11	27496	6
	arole	0	.	10	100	0	.	1860	22	3954	20	65	79	5889	15
	autres résineux	1795	20	439	53	396	34	173	56	696	32	44	70	3543	14
	hêtre	44158	4	14272	8	11129	10	2313	27	1669	23	13012	12	86553	3
	érable	13439	7	6751	12	4830	12	1997	24	778	29	1817	26	29611	5
	frêne	7822	8	2946	18	2815	15	1508	27	778	43	2433	22	18301	6
	chêne	5058	15	446	34	154	41	1142	32	91	72	2180	24	9071	11
	châtaignier	0	.	7	100	0	.	238	67	45	72	10448	13	10739	13
	autres feuillus	12480	8	6309	13	4139	17	5314	14	4849	21	17040	10	50132	5
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	156008	2	90291	4	56052	6	49715	6	60878	5	71300	4	484244	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. 1283999. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

page précedente