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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 biogéographique #2586
Découpage de la Suisse en six régions avec une flore et une faune similaires. Les six régions correspondent au découpage de base selon le document «Les régions biogéographiques de la Suisse», publié par l'OFEV en 2022.

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 biogéographique
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 biogéographique
		Jura		Plateau		nord des Alpes		ouest des Alpes centrales		est des Alpes centrales		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	0	0	103	87	160	41	0	0	328	42	151	55	742	26
	sapin	0	.	7	100	74	71	0	.	0	.	0	0	81	65
	pin	41	85	14	71	0	.	7	100	14	71	0	.	76	50
	mélèze	0	.	0	.	0	.	7	100	13	71	98	80	118	67
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	136	88	30	64	91	58	0	.	0	.	0	.	257	52
	érable	0	.	17	100	148	83	0	.	0	.	0	.	165	75
	frêne	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100
	chêne	0	.	16	72	0	.	0	.	0	.	0	0	16	72
	châtaignier	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	0	7	100
	autres feuillus	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	0	7	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	total	177	87	201	56	481	35	14	71	355	40	249	58	1477	22
recrû/fourré	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	283	38	528	37	1980	19	86	66	791	27	324	51	3993	13
	sapin	525	73	379	30	325	29	0	0	0	.	0	0	1229	33
	pin	14	100	46	55	14	71	0	.	82	73	64	100	219	42
	mélèze	25	76	86	100	44	86	124	56	252	45	59	47	590	28
	arole	0	.	0	.	0	.	7	100	126	100	0	.	133	95
	autres résineux	0	.	47	61	51	76	0	.	72	80	0	.	170	44
	hêtre	233	31	371	24	683	27	0	.	14	100	43	73	1344	16
	érable	106	41	128	61	320	31	18	100	105	85	0	.	677	24
	frêne	55	75	8	100	109	53	43	100	0	.	0	.	215	39
	chêne	14	100	81	48	0	.	0	.	0	.	0	.	95	44
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	8	100
	autres feuillus	90	52	188	51	396	37	142	55	239	50	302	41	1356	19
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0
	total	1346	38	1862	19	3921	15	420	33	1682	21	800	29	10031	10
perchis	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2398	30	9947	14	9230	16	1190	30	6513	20	2145	34	31423	8
	sapin	1844	30	3225	22	2136	35	154	73	24	77	167	46	7550	16
	pin	108	53	322	51	255	67	1089	50	2330	31	0	.	4105	23
	mélèze	0	.	1116	43	441	45	1800	29	957	37	2348	25	6663	15
	arole	0	.	0	.	0	.	49	87	935	38	0	.	984	36
	autres résineux	95	64	136	45	421	57	121	74	451	42	35	100	1260	26
	hêtre	3053	22	5888	15	2394	28	175	65	105	71	3086	27	14701	10
	érable	2163	25	2440	22	3244	17	1013	41	20	100	1126	39	10007	11
	frêne	802	32	1571	19	1453	25	908	40	137	79	1058	31	5930	12
	chêne	638	70	574	31	145	75	670	45	0	.	953	47	2980	24
	châtaignier	0	.	0	.	15	100	0	.	0	.	3858	28	3873	28
	autres feuillus	438	27	3004	18	3946	20	2627	23	2800	29	7989	17	20805	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	11540	14	28224	8	23681	10	9797	16	14274	14	22765	11	110280	5
jeune futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2396	25	6011	16	9753	17	4058	30	5168	21	1355	35	28741	9
	sapin	1108	28	2155	26	1671	26	7	100	206	51	299	69	5447	15
	pin	375	47	235	38	138	65	1964	37	799	50	181	87	3692	24
	mélèze	14	71	146	43	70	100	2019	34	1328	35	1332	37	4909	20
	arole	0	.	0	.	0	.	325	61	692	52	49	100	1066	39
	autres résineux	126	78	290	33	264	86	17	100	35	71	0	.	731	36
	hêtre	3720	22	2326	17	3019	24	291	70	455	58	4666	25	14478	11
	érable	688	25	1387	21	2408	23	0	.	288	57	343	44	5114	13
	frêne	312	31	683	30	1344	32	104	58	139	68	864	49	3445	19
	chêne	329	77	760	47	68	66	140	56	0	.	633	36	1930	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	68	84	18	100	2624	28	2709	27
	autres feuillus	862	42	1260	23	1038	27	686	36	586	44	4216	22	8648	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	0	0	0
	total	9929	14	15254	11	19771	12	9679	19	9715	16	16561	12	80910	6
futaie moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3700	18	3341	16	9632	14	2238	28	5939	17	1993	29	26843	7
	sapin	3049	18	2001	21	2448	19	120	72	77	91	204	62	7899	11
	pin	534	41	442	27	76	90	367	46	652	40	14	100	2085	19
	mélèze	7	100	41	41	0	0	636	37	592	32	1143	31	2419	19
	arole	0	.	0	.	0	.	24	100	181	49	0	.	206	45
	autres résineux	174	81	184	40	18	100	0	.	0	.	0	.	376	43
	hêtre	7036	12	4634	14	4328	14	356	83	228	59	1599	33	18182	7
	érable	1386	19	727	21	1184	20	18	100	33	71	114	47	3463	11
	frêne	619	28	1135	24	909	27	52	100	0	.	56	64	2771	15
	chêne	256	35	703	31	84	73	68	62	0	.	119	51	1230	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	647	45	647	45
	autres feuillus	933	22	963	25	584	23	138	50	129	49	1310	29	4057	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	17695	10	14171	10	19263	10	4017	23	7832	15	7200	15	70178	5
vieille futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2293	15	3825	12	15560	8	3432	18	6789	14	3057	18	34957	5
	sapin	4114	13	4294	12	6248	11	286	55	319	36	597	43	15858	7
	pin	150	40	305	26	240	63	25	77	250	37	0	.	970	21
	mélèze	21	57	102	39	56	53	1585	26	1282	20	814	25	3860	14
	arole	0	.	0	.	0	.	189	49	318	39	0	.	507	30
	autres résineux	52	74	308	42	18	100	0	.	0	.	0	.	378	36
	hêtre	4286	12	7886	9	6422	12	18	100	705	30	1137	34	20455	6
	érable	1052	18	1287	19	1768	15	55	100	138	53	0	.	4298	10
	frêne	347	27	1257	17	742	26	18	100	30	72	0	.	2394	13
	chêne	113	46	642	20	30	62	0	.	35	100	46	61	866	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1121	34	1121	34
	autres feuillus	539	35	1706	23	1023	23	177	46	231	53	668	35	4344	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0
	total	12967	9	21612	7	32107	7	5787	16	10097	11	7440	13	90009	3
mélangé	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	5151	13	1694	20	18795	9	6603	15	11111	13	5127	24	48481	6
	sapin	5625	13	2520	20	5639	13	502	47	283	38	369	44	14939	8
	pin	302	34	227	41	945	53	1086	32	807	34	211	68	3577	20
	mélèze	21	100	52	76	174	62	3138	18	1941	19	3612	17	8938	10
	arole	0	.	0	.	10	100	1265	27	1625	35	93	84	2993	22
	autres résineux	191	40	52	75	185	55	0	.	156	64	44	70	628	27
	hêtre	4130	13	2480	17	6084	14	979	45	982	39	2482	23	17137	8
	érable	1442	18	749	24	2729	18	313	45	401	44	252	40	5886	11
	frêne	502	32	743	24	1078	23	239	59	522	58	454	28	3539	14
	chêne	541	47	474	32	214	38	231	82	7	100	485	36	1954	21
	châtaignier	0	.	0	.	149	100	7	100	0	.	2218	26	2373	25
	autres feuillus	1212	22	1533	21	3093	18	1128	23	576	31	3373	23	10915	10
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	19117	9	10523	12	39095	7	15493	11	18412	11	18719	12	121359	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	16222	8	25450	7	65111	5	17607	10	36640	7	14152	12	175182	3
	sapin	16265	7	14581	8	18542	7	1069	29	910	22	1637	24	53003	4
	pin	1523	20	1590	16	1668	34	4538	22	4935	18	470	47	14724	10
	mélèze	88	37	1543	32	786	31	9310	12	6365	12	9406	11	27496	6
	arole	0	.	0	.	10	100	1860	22	3877	20	142	65	5889	15
	autres résineux	637	31	1017	19	957	36	138	66	714	31	78	59	3543	14
	hêtre	22594	6	23616	6	23021	7	1819	32	2490	21	13012	12	86553	3
	érable	6836	10	6735	10	11800	8	1418	31	986	27	1836	26	29611	5
	frêne	2638	14	5403	9	5634	12	1365	29	828	41	2433	22	18301	6
	chêne	1892	31	3251	15	541	29	1109	33	42	85	2235	23	9071	11
	châtaignier	0	.	0	.	171	88	75	76	18	100	10476	13	10739	13
	autres feuillus	4074	13	8660	9	10080	10	4899	15	4562	19	17857	10	50132	5
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	72770	3	91846	3	138321	3	45207	7	62366	5	73733	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. 1284006. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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