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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 production #49
Découpage de la Suisse en cinq régions (Jura, Plateau, Préalpes, Alpes et Sud des Alpes) avec des conditions de croissance et de production de bois relativement homogènes. Les régions de production ont été définies par l'Office fédéral des forêts bien avant le premier inventaire forestier national (IFN1, 1983-1985). À une petite exception près au bord du lac Léman, les frontières des régions de production suivent encore les frontières communales de l'époque. Contrairement à l'IFN, la statistique forestière gérée par l'Office fédéral de la statistique se base non pas sur les régions de production, mais sur les zones forestières, dont la délimitation est légèrement différente.

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 production
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 production
		Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
stade de développement	essence principale	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	0	103	87	52	54	487	32	99	66	742	26
	sapin	0	.	7	100	18	100	57	88	0	.	81	65
	pin	41	85	14	71	0	.	21	58	0	.	76	50
	mélèze	0	.	0	.	0	.	104	75	14	100	118	67
	arole	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	136	88	30	64	55	71	36	100	0	.	257	52
	érable	0	.	17	100	27	74	121	100	0	.	165	75
	frêne	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100
	chêne	0	.	16	72	0	.	0	.	0	0	16	72
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	7	100	0	0	7	100
	autres feuillus	0	.	7	100	0	.	0	.	0	0	7	100
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	total	177	87	201	56	152	54	833	29	113	59	1477	22
recrû/fourré	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	290	37	459	40	1448	23	1471	19	324	51	3993	13
	sapin	558	69	339	33	311	30	21	76	0	.	1229	33
	pin	14	100	53	50	7	100	82	73	64	100	219	42
	mélèze	17	100	94	92	0	.	420	33	59	47	590	28
	arole	0	.	0	.	0	.	133	95	0	.	133	95
	autres résineux	0	.	47	61	51	76	72	80	0	.	170	44
	hêtre	248	31	347	25	564	29	142	60	43	73	1344	16
	érable	106	41	62	69	204	43	305	40	0	.	677	24
	frêne	55	75	8	100	91	61	61	77	0	.	215	39
	chêne	14	100	72	52	9	100	0	.	0	.	95	44
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	8	100
	autres feuillus	88	53	189	50	161	46	617	31	302	41	1356	19
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	1391	37	1670	20	2846	18	3324	15	800	29	10031	10
perchis	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2431	29	9034	14	6342	20	11909	13	1707	38	31423	8
	sapin	1789	31	2770	23	2397	33	427	38	167	46	7550	16
	pin	88	61	342	48	121	87	3554	26	0	.	4105	23
	mélèze	57	100	993	48	192	58	3079	21	2341	25	6663	15
	arole	0	.	0	.	0	.	984	36	0	.	984	36
	autres résineux	65	81	159	43	7	100	1029	31	0	.	1260	26
	hêtre	3546	20	5197	16	1120	34	1752	34	3086	27	14701	10
	érable	2485	22	2152	23	1192	26	3051	20	1126	39	10007	11
	frêne	1066	26	1237	22	870	31	1698	26	1058	31	5930	12
	chêne	674	66	538	33	22	100	793	40	953	47	2980	24
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	15	100	3858	28	3873	28
	autres feuillus	811	23	2508	21	1940	25	7854	15	7692	18	20805	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	13012	12	24931	8	14203	14	36145	8	21988	11	110280	5
jeune futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2167	26	6108	16	6301	22	12879	14	1285	37	28741	9
	sapin	1077	28	1601	25	1392	34	1077	32	299	69	5447	15
	pin	408	42	216	44	124	71	2764	30	181	87	3692	24
	mélèze	38	55	122	49	0	.	3699	23	1050	43	4909	20
	arole	0	.	0	.	0	.	1017	40	49	100	1066	39
	autres résineux	164	62	476	51	21	100	71	50	0	.	731	36
	hêtre	3750	21	2373	19	1852	34	1836	27	4666	25	14478	11
	érable	837	25	1307	21	1162	36	1484	26	324	47	5114	13
	frêne	334	43	582	26	925	41	740	32	864	49	3445	19
	chêne	573	61	476	55	46	88	202	44	633	36	1930	26
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	85	69	2624	28	2709	27
	autres feuillus	837	43	1368	22	478	44	2217	28	3748	22	8648	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	10186	14	14629	11	12301	16	28071	10	15723	13	80910	6
futaie moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	3891	17	2566	17	6646	16	11821	12	1919	30	26843	7
	sapin	3205	17	1715	22	1697	23	1078	27	204	62	7899	11
	pin	561	39	364	29	50	100	1095	29	14	100	2085	19
	mélèze	14	70	34	45	0	.	1243	24	1129	32	2419	19
	arole	0	.	0	.	0	.	206	45	0	.	206	45
	autres résineux	174	81	143	43	59	76	0	.	0	.	376	43
	hêtre	7298	11	3704	14	3643	17	1939	23	1599	33	18182	7
	érable	1439	18	603	21	771	26	536	28	114	47	3463	11
	frêne	640	27	1050	25	546	35	479	34	56	64	2771	15
	chêne	360	36	563	34	62	66	125	57	119	51	1230	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	647	45	647	45
	autres feuillus	839	22	1025	24	405	28	478	26	1310	29	4057	13
	indéterminable	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	18422	10	11767	10	13879	12	18998	10	7111	15	70178	5
vieille futaie	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2236	15	3218	12	10781	9	15666	8	3057	18	34957	5
	sapin	3841	13	3609	12	5547	12	2264	17	597	43	15858	7
	pin	143	42	305	26	103	88	419	37	0	.	970	21
	mélèze	21	57	80	47	36	52	3035	16	688	25	3860	14
	arole	0	.	0	.	0	.	507	30	0	.	507	30
	autres résineux	150	70	175	46	54	57	0	.	0	.	378	36
	hêtre	4487	11	6836	9	5571	12	2424	16	1137	34	20455	6
	érable	992	19	1355	18	1047	19	904	22	0	.	4298	10
	frêne	381	25	1166	19	365	33	481	29	0	.	2394	13
	chêne	243	35	512	22	8	100	57	68	46	61	866	17
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	1121	34	1121	34
	autres feuillus	606	34	1567	24	747	29	756	24	668	35	4344	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	13100	9	18823	7	24260	7	26513	7	7313	13	90009	3
mélangé	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	4976	13	1577	22	10366	12	26436	8	5127	24	48481	6
	sapin	5497	13	1574	23	5649	13	1849	22	369	44	14939	8
	pin	403	31	119	52	515	92	2462	20	79	70	3577	20
	mélèze	0	.	72	61	114	88	5262	13	3489	18	8938	10
	arole	0	.	0	.	0	.	2977	22	16	100	2993	22
	autres résineux	160	43	83	60	53	58	288	48	44	70	628	27
	hêtre	4413	13	1793	18	4593	16	3856	19	2482	23	17137	8
	érable	1407	18	677	25	2254	21	1296	21	252	40	5886	11
	frêne	543	31	752	25	593	26	1197	32	454	28	3539	14
	chêne	628	44	387	29	118	48	391	52	430	39	1954	21
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	184	82	2190	26	2373	25
	autres feuillus	1359	20	1277	23	1645	22	3313	16	3321	23	10915	10
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	19387	8	8311	13	25900	8	49510	6	18252	12	121359	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	15992	7	23067	7	41936	6	80669	4	13518	12	175182	3
	sapin	15968	7	11616	8	17011	8	6772	11	1637	24	53003	4
	pin	1658	19	1411	17	920	55	10396	13	338	53	14724	10
	mélèze	148	44	1395	35	342	44	16842	8	8770	11	27496	6
	arole	0	.	0	.	0	.	5824	15	65	79	5889	15
	autres résineux	712	31	1083	25	245	31	1460	24	44	70	3543	14
	hêtre	23878	5	20280	6	17397	7	11985	10	13012	12	86553	3
	érable	7266	10	6173	10	6657	11	7698	10	1817	26	29611	5
	frêne	3020	13	4802	10	3391	16	4655	14	2433	22	18301	6
	chêne	2492	26	2566	15	265	32	1568	25	2180	24	9071	11
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	291	56	10448	13	10739	13
	autres feuillus	4540	12	7940	10	5378	12	15234	9	17040	10	50132	5
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	75674	3	80333	3	93541	3	163395	2	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. 1283996. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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