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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: n/ha
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	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	0	.	25	82	27	33	0	.	69	33	62	41	38	23
	sapin	0	.	2	96	13	66	0	.	0	.	0	.	4	64
	pin	40	63	3	65	0	.	7	82	3	65	0	.	4	48
	mélèze	0	.	0	.	0	.	7	82	3	66	40	70	6	66
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	132	67	7	57	15	53	0	.	0	.	0	.	13	50
	érable	0	.	4	96	25	79	0	.	0	.	0	.	9	74
	frêne	0	.	2	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99
	chêne	0	.	4	64	0	.	0	.	0	.	0	.	1	70
	châtaignier	0	.	0	.	1	95	0	.	0	.	0	.	0	99
	autres feuillus	0	.	2	96	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	171	66	49	48	81	26	13	41	75	30	101	44	76	18
recrû/fourré	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	24	34	27	34	60	15	9	63	56	22	35	47	41	11
	sapin	45	71	19	27	10	27	0	.	0	.	0	.	13	33
	pin	1	99	2	54	0	70	0	.	6	71	7	99	2	42
	mélèze	2	74	4	99	1	85	13	53	18	43	6	43	6	28
	arole	0	.	0	.	0	.	1	98	9	99	0	.	1	94
	autres résineux	0	.	2	59	2	76	0	.	5	78	0	.	2	44
	hêtre	20	26	19	21	21	25	0	.	1	99	5	70	14	15
	érable	9	37	6	60	10	29	2	98	7	84	0	.	7	23
	frêne	5	73	0	99	3	52	5	98	0	.	0	.	2	39
	chêne	1	99	4	46	0	.	0	.	0	.	0	.	1	43
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	98	0	100
	autres feuillus	8	49	9	49	12	36	15	52	17	47	33	36	14	18
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	115	35	94	13	119	11	45	27	119	14	86	22	103	8
perchis	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	112	27	186	12	209	13	60	27	285	16	53	33	155	7
	sapin	86	27	60	21	48	34	8	71	1	76	4	45	37	15
	pin	5	51	6	50	6	66	55	49	102	29	0	.	20	22
	mélèze	0	.	21	43	10	44	91	26	42	35	58	24	33	15
	arole	0	.	0	.	0	.	3	86	41	35	0	.	5	36
	autres résineux	4	63	3	44	10	56	6	73	20	40	1	99	6	26
	hêtre	143	18	110	14	54	27	9	64	5	70	76	26	73	10
	érable	101	22	46	20	73	14	51	39	1	99	28	38	50	10
	frêne	38	29	29	18	33	23	46	37	6	78	26	29	29	12
	chêne	30	69	11	31	3	75	34	43	0	.	23	46	15	24
	châtaignier	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	95	27	19	28
	autres feuillus	20	24	56	17	89	18	133	19	123	26	197	15	103	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	539	8	529	5	535	6	497	9	625	7	561	7	546	3
jeune futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	120	22	184	13	317	13	272	26	296	15	51	34	202	8
	sapin	56	24	66	24	54	24	0	99	12	49	11	68	38	14
	pin	19	45	7	37	4	64	131	34	46	48	7	87	26	23
	mélèze	1	70	4	42	2	99	135	30	76	32	50	36	34	19
	arole	0	.	0	.	0	.	22	60	40	50	2	99	7	38
	autres résineux	6	77	9	32	9	85	1	99	2	69	0	.	5	36
	hêtre	186	17	71	14	98	22	19	69	26	56	175	22	102	10
	érable	34	22	42	19	78	20	0	.	16	55	13	43	36	13
	frêne	16	28	21	28	44	30	7	55	8	67	32	48	24	18
	chêne	16	76	23	46	2	65	9	54	0	.	24	34	14	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	5	82	1	99	98	26	19	26
	autres feuillus	43	40	39	21	34	25	46	33	34	42	158	19	61	12
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	497	7	467	6	643	7	648	11	556	8	621	6	568	3
futaie moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	90	16	79	14	233	11	265	19	281	11	116	26	156	6
	sapin	74	15	47	19	59	17	14	69	4	90	12	61	46	10
	pin	13	40	10	26	2	89	43	42	31	38	1	99	12	19
	mélèze	0	100	1	40	0	.	75	31	28	29	67	29	14	19
	arole	0	.	0	.	0	.	3	98	9	47	0	.	1	45
	autres résineux	4	81	4	39	0	100	0	.	0	.	0	.	2	43
	hêtre	171	8	109	11	105	11	42	81	11	58	93	30	106	6
	érable	34	17	17	20	29	18	2	98	2	70	7	45	20	11
	frêne	15	27	27	22	22	25	6	98	0	.	3	62	16	14
	chêne	6	34	17	30	2	72	8	59	0	.	7	48	7	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	42	4	45
	autres feuillus	23	20	23	24	14	21	16	46	6	47	76	25	24	12
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	429	5	334	5	465	5	476	10	371	8	420	7	409	3
vieille futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	51	13	50	10	179	6	199	12	207	10	121	14	123	4
	sapin	91	10	56	11	72	10	17	53	10	35	24	42	56	6
	pin	3	39	4	25	3	63	1	75	8	35	0	.	3	21
	mélèze	0	57	1	38	1	53	92	22	39	17	32	22	14	13
	arole	0	.	0	.	0	.	11	47	10	38	0	.	2	30
	autres résineux	1	74	4	41	0	100	0	.	0	.	0	.	1	36
	hêtre	95	9	104	7	74	11	1	99	21	28	45	33	72	5
	érable	23	16	17	18	20	14	3	99	4	53	0	.	15	9
	frêne	8	26	17	16	9	26	1	99	1	71	0	.	8	12
	chêne	3	46	8	19	0	62	0	.	1	99	2	60	3	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	44	31	4	33
	autres feuillus	12	35	22	22	12	22	10	44	7	52	26	33	15	13
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	288	5	284	3	369	4	336	9	307	6	295	7	318	2
mélangé	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	102	10	57	17	211	7	171	11	254	10	116	23	164	5
	sapin	112	11	85	17	63	12	13	46	6	37	8	43	51	7
	pin	6	33	8	39	11	53	28	31	18	33	5	67	12	19
	mélèze	0	100	2	75	2	62	81	16	44	17	82	15	30	10
	arole	0	.	0	.	0	100	33	25	37	34	2	84	10	22
	autres résineux	4	39	2	74	2	55	0	.	4	63	1	70	2	27
	hêtre	82	11	84	14	68	13	25	44	22	38	56	21	58	7
	érable	29	16	25	22	31	17	8	44	9	43	6	40	20	10
	frêne	10	31	25	22	12	23	6	59	12	58	10	27	12	14
	chêne	11	47	16	30	2	37	6	81	0	100	11	35	7	20
	châtaignier	0	.	0	.	2	100	0	99	0	.	50	24	8	25
	autres feuillus	24	21	52	18	35	17	29	21	13	29	77	21	37	9
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	380	4	356	6	439	4	402	7	421	6	425	9	411	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	85	7	99	7	197	4	161	9	234	6	86	11	145	3
	sapin	85	7	57	8	56	7	10	29	6	22	10	24	44	4
	pin	8	20	6	16	5	34	42	21	31	18	3	47	12	10
	mélèze	0	37	6	32	2	31	85	11	41	11	57	11	23	6
	arole	0	.	0	.	0	100	17	21	25	20	1	65	5	15
	autres résineux	3	31	4	19	3	36	1	66	5	31	0	59	3	14
	hêtre	119	6	92	5	69	6	17	31	16	21	79	12	71	3
	érable	36	10	26	10	36	8	13	31	6	27	11	26	24	5
	frêne	14	14	21	9	17	12	12	29	5	41	15	22	15	6
	chêne	10	31	13	15	2	29	10	32	0	85	14	23	7	11
	châtaignier	0	.	0	.	1	87	1	76	0	100	63	13	9	13
	autres feuillus	21	13	34	9	30	10	45	14	29	19	108	10	41	5
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	382	3	356	3	417	2	414	5	398	4	446	4	400	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. 1356765. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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