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Que représentent les chiffres ?
À quoi sert l'erreur standard ?
Quand deux résultats sont-ils statistiquement différents ?
Quand ne suffit-il pas de considérer uniquement l'erreur standard ?
Deux types d’évolutions ?
Évaluations de l’évolution : quand les résultats sont-ils (non) additifs ?
Pourquoi l'erreur standard et la valeur estimée sont-elles parfois représentées par un point (« . ») ?
Pourquoi certains tableaux n'indiquent-ils pas d'erreur standard ?
Valeurs négatives en cas de volume, d'accroissement ou d'exploitation ?

1. Que représentent les chiffres ?

La plupart des tableaux présentent des résultats calculés à l'aide de méthodes statistiques à partir des données de l'inventaire par échantillonnage de l'Inventaire forestier national (IFN). Ces résultats se composent toujours de deux chiffres: 1) la valeur estimée et 2) l'erreur d'échantillonnage, appelée erreur standard.

Exemple 1 : Valeur estimée et erreur standard

IFN5

volume de bois mort (bois de tige)

propriété (2 classes)

découpage régional: région de production

unité: m³/ha

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
propriété (2 classes)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privée	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
total	29valeur estimée	9erreur standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

La plupart du temps, les tableaux indiquent l'erreur standard relative (en pourcentage « ±% »), mais parfois – pour les pourcentages estimés – l'erreur standard absolue (« ± »).

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2. À quoi sert l'erreur standard ?

L'erreur standard permet de délimiter des intervalles de confiance autour de la valeur estimée, qui contiennent la vraie valeur de la population avec un certain niveau de certitude statistique.

La certitude statistique est de

68% si l'intervalle de confiance est calculé à l'aide de l'erreur standard simple
(intervalle de confiance à 68% = valeur estimée ± erreur standard), et
95% si l'intervalle de confiance est calculé avec l’erreur standard double
(intervalle de confiance à 95% = valeur estimée ± 2 × erreur standard*)

Exemple 2 : Calculer les intervalles de confiance

IFN5
volume de bois mort (bois de tige)
propriété (2 classes)
découpage régional: région de production
unité: m³/ha
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
propriété (2 classes)	m³/ha	±%
publique	30	10
privée	27	17
total	29	9

Question
Quel est l'intervalle de confiance à 68% et à 95% des estimations ci-dessus ?

Procédure

Calculer l'erreur standard absolue (= erreur standard relative × valeur estimée / 100)
Calculer les intervalles de confiance
- intervalle de confiance à 68% = estimation ± erreur standard absolue
- intervalle de confiance à 95% = estimation ± 2 × erreur standard absolue

Réponse

			étape 1	étape 2

propriété (2 classes)	volume de bois mort Jura IFN5
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
publique	30	10	3	27-33	24-36
privée	27	17	5	22-32	17-37
total	29	9	3	26-32calculé avec l'erreur standard simple, c'est-à-dire 29 ± 3	23-25calculé avec l'erreur standard double, soit 29 ± 2 × 3

Dans le Jura, le volume de bois mort se situe avec une certitude statistique de 68% entre 26 et 32 m³/ha et avec une certitude statistique de 95% entre 23 et 35 m³/ha.

L'intervalle de confiance à 95% est plus grand que l'intervalle de confiance à 68%. C'est ce qui explique la plus grande certitude statistique.

Exemple 3 : Visualisation de l'intervalle de confiance à 68% et à 95%

Données : voir exemple 2

Lors de l'interprétation des résultats, il faut à chaque fois déterminer le niveau de certitude avec lequel on souhaite faire une déclaration.

Dans l'Inventaire forestier national (IFN), on se base en général sur l'intervalle de confiance à 68%.

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3. Quand deux résultats sont-ils statistiquement différents ?*

On peut le déterminer en comparant les intervalles de confiance de deux estimations :

Si les intervalles de confiance à 68% de deux estimations ne se chevauchent pas, on peut supposer avec une certaine certitude que les deux populations sont différentes.
Si les intervalles de confiance à 95% de deux estimations ne se chevauchent pas, on peut supposer avec une grande certitude que les deux populations sont différentes.

Exemple 4 : Interprétation de deux résultats du même inventaire

IFN5

volume des arbres vifs (bois de tige)

propriété (2 classes)

découpage régional: région de production

unité: m³/ha

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
propriété (2 classes)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privée	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	cas 2						cas 1

cas 1

Question
Le volume des arbres vifs par hectare est-il plus élevé dans les Alpes qu'au Sud des Alpes ?

Procédure

Calculer les erreurs standard absolues
Calculer les intervalles de confiance en fonction du niveau de certitude souhaité :
- intervalles de confiance à 68% (certaine certitude ; erreur standard absolue simple)
- intervalles de confiance à 95% (grande certitude; erreur standard absolue double)
Vérifier si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas au niveau de certitude souhaité

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs, IFN5
	Alpes					Sud des Alpes
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Ni les intervalles de confiance à 68% ni les intervalles de confiance à 95% ne se chevauchent (chiffres ).

Dans ce cas, le niveau de certitude choisi n'a aucune influence sur le résultat.

Dans l'ensemble, cela signifie qu'il existe une grande certitude statistique que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé dans les Alpes qu'au Sud des Alpes.

cas 2

Question
Le volume des arbres vifs par hectare est-il plus élevé sur le Plateau que dans le Jura ?

Procédure

Voir cas 1.

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs, IFN5
	Jura					Plateau
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Les intervalles de confiance à 68% ne se chevauchent pas (paires de chiffres ).
En revanche, les intervalles de confiance à 95% se chevauchent (paires de chiffres ).

Dans ce cas, le niveau de certitude choisi a une influence sur l'interprétation des résultats : au niveau de l'intervalle de confiance à 68%, on arrive à la conclusion que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé sur le Plateau que dans le Jura. Au niveau de l'intervalle de confiance à 95%, on ne peut en revanche pas tirer cette conclusion.

En considérant les deux niveaux de certitude, on peut dire qu'il existe statistiquement une certaine, mais pas une grande certitude, que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé sur le Plateau que dans le Jura.

Les intervalles de confiance permettent également de vérifier si une valeur estimée à l'aide de l'échantillon de l’Inventaire forestier national (IFN) s'écarte d'une valeur cible (issue par exemple de la politique forestière) ou si une évolution entre deux inventaires est statistiquement certaine.

Exemple 5 : Interprétation de deux résultats d'inventaires différents

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs sur Plateau*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	340	3	309	3
privée	447	4	432	4
total	386	2	363	2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbres vifs par hectare a-t-il diminué entre l'IFN4 et l'IFN5 ?

Procédure

calculer les erreurs standard absolues
calculer les intervalles de confiance en fonction du niveau de certitude souhaité
- intervalles de confiance à 68% (certaine certitude ; erreur standard absolue simple)
- intervalles de confiance à 95% (grande certitude; erreur standard absolue double)
vérifier si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas au niveau de certitude souhaité

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs sur le Plateau*
	IFN4					IFN5
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
publique	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privée	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Les intervalles de confiance à 68% ne se chevauchent pas pour les forêts publiques (paires de chiffres ), mais ils le font pour les forêts privées et le total (paires de chiffres ). Au niveau de certitude des intervalles de confiance à 68%, on arrive à la conclusion que le volume des arbres vifs par hectare a diminué dans les forêts publiques du Plateau. Pour les forêts privées comme pour le total, la diminution n'est pas statistiquement certaine.

Les intervalles de confiance à 95% se chevauchent dans chacune des trois catégories. Au niveau de certitude des intervalles de confiance à 95%, il n'est donc pas statistiquement certain que le volume des arbres vifs ait diminué, même pour les forêts publiques.

Voir toutefois les exemples 6 et 7, dans lesquels les évolutions entre deux inventaires sont interprétées à l'aide du bilan, qui est plus sensible.

Pour de nombreuses variables cibles, l'IFN permet de vérifier si une évolution entre deux inventaires est statistiquement certaine, non seulement en comparant les états dans les deux inventaires (voir exemple 5), mais aussi en analysant le bilan entre les deux inventaires.

Pour ce faire, il faut là aussi commencer par définir le niveau de certitude qui doit s'appliquer à l'énoncé :

Une évolution a eu lieu avec une certaine certitude si l'erreur standard relative simple du bilan est inférieure à 100% ou si l'intervalle de confiance calculé avec l'erreur standard absolue simple (intervalle de confiance à 68%) n'inclut pas la valeur 0.
Une évolution a eu lieu avec une grande certitude si la double erreur standard relative du bilan est inférieure à 100% ou si l'intervalle de confiance calculé avec la double erreur standard absolue (intervalle de confiance à 95%) n'inclut pas la valeur 0.

Exemple 6 : Interprétation des évolutions (bilans) avec l'erreur standard relative

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
	m³/ha	±%
publique	-34	30
privée	-9	147
total	-23	34
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbre vifs par hectare a-t-il diminué entre l’IFN4 et l’IFN5 ?

Procédure

Définir le niveau de certitude (intervalle de confiance à 68% ou 95%)
Vérifier si
- l'erreur standard relative simple est inférieure à 100% (niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 68%)
- l'erreur standard relative double est inférieure à 100% (niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 95%)

Réponse

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
		simple	double
	m³/ha	±%	±%
publique	-34	30	60
privée	-9	147	294
total	-23	34	68
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

L'erreur standard relative simple est inférieure à 100% pour les forêts publiques comme pour le total (chiffres ). En revanche, elle est supérieure à 100% (chiffres ) pour les forêts privées. Au niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 68%, on conclut que le volume des arbres vifs a diminué sur le Plateau, tant dans les forêts publiques que dans le total. En revanche, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine pour les forêts privées.

On arrive à la même conclusion dans cet exemple avec le niveau de certitude de l’intervalle de confiance à 95%, car l’erreur standard relative double pour la forêt publique et le total est également inférieure à 100%.

Dans l'ensemble, cela signifie que la certitude statistique est élevée que le volume par hectare a diminué sur le Plateau dans les forêts publiques comme dans l'ensemble. En revanche, pour les forêts privées, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine (car l'erreur standard relative double et l'erreur standard relative simple sont toutes les deux inférieures à 100%).

Exemple 7 : Interprétation des évolutions (bilans) avec l'erreur standard absolue

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
	%	±
publique	-10	3
privée	-2	3
total	-6	2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbres vifs par hectare a-t-il diminué entre l'IFN4 et l'IFN5 ?

Procédure

Définir le niveau de certitude (intervalle de confiance à 68% ou 95%)
Calculer l'intervalle de confiance sur la base du niveau de certitude défini
- intervalle de confiance à 68% avec l'erreur standard absolue simple
- intervalle de confiance à 95% avec l'erreur standard absolue double
Vérifier si l'intervalle de confiance correspondant n'inclut pas la valeur 0

Réponse

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		simple	double	68%	95%
	%	±	±	%	%
publique	-10	3	6	-13 à -7	-16 à -4
privée	-2	3	6	-5 à +1	-8 à +4
total	-6	2	4	-8 à -4	-10 à -2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Pour les forêts publiques comme pour le total, tant l'intervalle de confiance à 68% que celui à 95% n'incluent pas la valeur 0. Pour les deux niveaux de certitude, on arrive ainsi à la conclusion que le volume des arbres vifs a diminué sur le Plateau, tant dans les forêts publiques que dans le total. En revanche, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine pour les forêts privées (car les intervalles de confiance incluent la valeur 0).

Les évolutions (bilans) peuvent être interprétées à l'aide de l'erreur standard absolue ou relative (voir les exemples 6 et 7). Il est recommandé d'utiliser l'erreur standard absolue lorsque la valeur estimée est indiquée en pourcentage (%) dans le tableau (comme dans l'exemple 7) et l'erreur standard relative lorsque la valeur estimée est indiquée en chiffres absolus (m³, m³/ha, pc, m2) dans le tableau (comme dans l'exemple 6). Ainsi, l'erreur standard peut être directement extraite du tableau et ne doit donc pas être convertie.

Pour vérifier si une évolution est statistiquement assurée, il est recommandé d'analyser, dans la mesure du possible, le bilan entre les deux inventaires. Les bilans sont plus sensibles que les comparaisons d'état, ce qui permet de mieux détecter les différences sur le plan statistique (voir les exemples 5, 6 et 7).

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4. Quand ne suffit-il pas de considérer uniquement l'erreur standard ?

L'Inventaire forestier national (IFN) est un inventaire à grande échelle basé sur des échantillons, dont les placettes d'échantillonnage sont disposées sur une grille dont les mailles mesurent 1,4 km × 1,4 km. L'IFN a été conçu de manière à pouvoir prédire le volume des arbres vifs pour l'ensemble de la Suisse avec une erreur standard maximale de 1%.

Lorsque les résultats sont calculés pour des régions ou des classes individuelles, l'erreur standard augmente rapidement. Cela s'explique par le fait que pour la combinaison d'expressions de variables* choisie, le nombre de placettes d'échantillonnage et d'objets examinés (c'est-à-dire d'arbres échantillons, de plantes de la jeune forêt, de morceaux de bois mort, etc.) est nettement plus faible que pour le total.

Exemple 8 : Erreur standard et combinaison d’expression de variables

région	volume des arbres vifs
	total		érable		érable sycomore		érable plane
	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Suisse	343	1	12	5	11	5	1	20
région de production "Plateau"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton d'Argovie	289	7	15	20	13	20	1	63

L'erreur standard augmente avec le niveau de détail.

On peut s'attendre à des erreurs standard importantes si

les arrondissements forestiers ont été choisis comme découpage régional ou que les résultats sont calculés pour de petits cantons (p. ex. Appenzell Rhodes-Intérieures, Nidwald),
une variable de classification comportant de nombreuses classes a été choisie (p. ex. l'essence dans 56 classes),
plusieurs variables de classification ont été combinées (par exemple, l'essence principale et le stade de développement).

Des erreurs standard importantes indiquent qu'une estimation a peut-être été réalisée sur la base d'un nombre trop faible de placettes d'échantillonnage ou d'objets et que, par conséquent, le résultat de l'estimation pourrait ne pas être fiable.

Pour la variable cible « nombre de tiges de la jeune forêt avec abroutissement » (intensité de l'abroutissement), l'incertitude de l'estimation ne se traduit pas nécessairement par une erreur standard élevée. Cela s'explique par le fait que cette variable cible est une estimation sous forme de quotient** qui, en raison de la méthode de relevé, ne repose pour les essences relativement rares (p. ex. pin, mélèze, arole, chêne, châtaignier) que sur un petit nombre d’individus examinés. En conséquence, pour la valeur cible « nombre de tiges de la jeune forêt avec abroutissement », il faudrait toujours vérifier le nombre de plantes examinées sur lequel se basent les différentes valeurs estimées. En règle générale, pour chaque valeur estimée, au moins 30 plantes de la jeune forêt devraient être examinées quant à l’abroutissement pour obtenir une estimation fiable.

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5. Deux types d’évolutions ?

L'Inventaire forestier national (IFN) distingue deux types d’évolutions:

Le premier type concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes d’évolution telles que l'accroissement, l'exploitation ou la mortalité. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles de mesure successifs, par exemple IFN4-IFN5. Lors de l'évaluation des composantes d’évolution, l’expression de la variable de classification du second cycle de mesure est généralement attribuée au premier cycle de mesure. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de l'expression d'une variable de classification (par exemple de la propriété privée à la propriété publique) entre deux inventaires successifs.
Dans le deuxième type, la différence entre des variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume des arbres vifs ou la surface forestière est utilisée pour dresser le bilan de l’évolution entre deux cycles de mesure. Ces variables cibles sont généralement utilisées pour représenter des états, par exemple l'IFN5, mais peuvent montrer le bilan entre deux cycles de mesure successifs ou non, par exemple l'IFN1 et l'IFN5. Dans ces évaluations, le changement de l'expression est pris en compte pour une partie des variables de classification. Il s'agit par exemple des variables de classification « état des arbres » ou « forêt, non forêt ». Ainsi, on peut voir par exemple que la surface forestière a augmenté. Pour l'autre partie des variables de classification, les expressions sont considérées comme statiques. Cela signifie que l'état le plus actuel – qu'il ait été relevé dans un cycle de mesure (p. ex. fonction prioritaire IFN5) ou qu'il provienne d'une source de données externe (p. ex. forêt protectrice [2022]) – est attribué à tous les cycles de mesure.

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6. Évaluations de l’évolution : quand les résultats sont-ils (non) additifs ?

Les résultats sont

additifs lorsqu'ils sont présentés en tant qu’évolution totale entre deux points de mesure. Par exemple, les exploitations indiquées en mètres cubes (m³) pour les différentes régions de production peuvent être additionnées pour obtenir l'exploitation pour la Suisse.
ne sont pas additifs s’il sont présentés en tant qu’évolution par année (p. ex. m³/an). En conséquence, les exploitations indiquées en mètres cubes par an (m³/an) pour les différentes régions de production, par exemple, ne peuvent pas être additionnées pour obtenir l'exploitation pour la Suisse.

Exemple 9 : Additivité/non-additivité des évolutions

	volume des abres vifs: évolution totale IFN4–IFN5 (1000 m³)*
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
zones supérieures/inférieures	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
zones inférieures	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
zones supérieures	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
	additif

	volume des arbres vifs: évolutions par an IFN4–IFN5 (in 1000 m³/an)*
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
zones supérieures/inférieures	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
zones inférieures	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
zones supérieures	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
	non additif

La non-additivité des évolutions par année provient du fait que l’évolution totale est divisée par le nombre moyen d'années qui s'écoule entre les deux mesures dans le domaine* considérée et que le nombre moyen d'années varie légèrement selon le domaine*.

Exemple 10 : Nombre moyen d'années par région

domaine		nombre moyen d’années
région de production	zones supérieures/inférieures
Plateau	-	8.75
Plateau	zones supérieures	8.56
Plateau	zones inférieures	8.76
Sud des Alpes	-	8.90
Sud des Alpes	zones supérieures	8.90
Sud des Alpes	zones inférieures	8.89
* entre les mesures de l’IFN4 et de l’IFN5 dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante

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7. Pourquoi l'erreur standard et la valeur estimée sont-elles parfois représentées par un point (« . ») ?

Lors du calcul d'un tableau de résultats, les données ne sont pas toujours disponibles pour toutes les combinaisons d'expressions de variables de classification*. Dans la plupart des cas, cela indique que le paramètre estimé à l'aide de la variable cible n'existe pas ou n'existe que très rarement. Généralement, on introduit alors la valeur 0. Mais comme cette valeur ne repose sur aucune mesure directe, l'erreur standard correspondante est représentée par un point (« . »). Si le calcul se réfère à la valeur supposée de 0, par exemple pour les pourcentages ou certaines estimations d’évolution, aucune valeur ne peut être utilisée. Dans ce cas, la valeur estimée et l'erreur standard sont représentées par un point (« . »).

Par exemple, aucun arole n'a été trouvé et mesuré jusqu'à présent par l’Inventaire forestier national (IFN) sur le Plateau (volume des aroles vifs par région de production). On peut donc supposer que les valeurs manquent parce que l'arole n'est effectivement pas présent sur le Plateau et que le volume doit donc y être nul.

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8. Pourquoi certains tableaux n'indiquent-ils pas d'erreur standard ?

Les données de ces tableaux proviennent d'un relevé exhaustif et non d'un inventaire par échantillonnage. En conséquence, il n'est pas nécessaire d'indiquer une erreur standard puisqu'il n'y a pas d'incertitude liée à l'échantillonnage.

Par exemple, le relevé de desserte que l'Inventaire forestier national (IFN) effectue périodiquement auprès des services forestiers locaux est un relevé exhaustif.

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Valeurs négatives en cas de volume, d'accroissement ou d'exploitation ?

Des valeurs négatives sont possibles si le résultat n'a pu être calculé qu'à partir de quelques arbres. L'estimation n'est donc pas fiable. Cela se reflète également dans l'erreur standard, qui est en général particulièrement élevée lorsque les valeurs de volume, d'accroissement ou d'exploitation sont négatives.

Les valeurs négatives sont dues au fait que, lors de la détermination du volume de bois de tige des arbres échantillons, le volume estimé uniquement sur la base du diamètre à hauteur de poitrine (DHP) est ajusté avec le volume des arbres échantillons de tarif estimé sur la base du DHP, du diamètre à 7 m de hauteur et de la hauteur des arbres. Cette procédure permet un calcul non biaisé et plus précis du volume de bois de tige. Elle peut toutefois conduire à des valeurs négatives pour toutes les variables cibles basées sur le volume de bois de tige des arbres d'échantillonnage (p. ex. volume des arbres vifs, accroissement, exploitation) si le nombre d'arbres d'échantillonnage dans une combinaison d’expressions de variables* est faible.

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IFN1—IFN5
évolution: nombre de tiges
essence (56 classes)
découpage régional: arrondissement forestier (2024)
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 1983/85–2018/26
	arrondissement forestier (2024)
	AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		lacs		Suisse
essence (56 classes)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
Abies alba	6	4236	-59	76	16	740	-745	47	-246	52	157	202	200	92	-1343	40	-2	52119	-569	71	19	100	27	116	222	75	.	.	35	418	17	328	182	221	-241	131	34	100	-155	64	-45	102	-118	52	-91	58	91	84	0	0	428	116	298	174	-372	204	356	77	-378	62	-2	8953	237	151	-187	84	30	683	-14	559	-113	152	170	100	-238	50	-234	68	-119	101	240	62	-437	36	87	99	447	83	-360	60	-156	80	-14	1643	301	68	-367	44	-229	57	90	150	226	88	146	117	6	100	180	72	7	100	.	.	.	.	-7	100	48	87	-67	59	123	60	146	121	.	.	-12	1135	90	117	-84	73	159	67	117	69	66	100	-309	87	-243	104	-84	331	243	47	194	95	205	94	-97	182	67	179	-419	68	84	146	-62	85	-172	100	121	59	316	59	171	110	-75	79	-95	110	-364	53	2	5391	-28	100	-43	120	10	742	.	.	-2578	83
Larix decidua, Larix kaempferi	47	135	-43	71	119	134	-71	58	.	.	.	.	-4	1406	-23	72	-134	79	.	.	.	.	.	.	-10	100	-21	.	.	.	35	144	.	.	7	1242	.	.	0	0	-193	72	-145	43	228	68	-106	106	-370	68	0	0	27	129	7	292	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	52	100	7	100	98	100	-63	93	-2	100	.	.	-21	164	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	-1	100	50	100	-62	100	137	100	47	128	421	62	210	77	16	146	.	.	-47	79	427	55	-38	207	-18	153	.	.	.	.	-28	100	184	90	.	.	74	100	.	.	90	100	.	.	86	100	-7	100	.	.	-34	100	.	.	-13	236	.	.	7	100	.	.	411	100	236	199	-88	256	-111	84	-7	100	0	0	7	100	78	79	.	.	-36	121	-7	100	-91	55	.	.	1338	70
Picea abies	-431	85	-333	144	-102	426	-1216	38	-593	40	-1715	41	-3392	37	-2860	28	-1946	63	-1311	32	182	95	-21	888	-375	62	.	.	-405	69	-1420	45	-1866	43	-1180	60	32	134	-889	88	915	61	302	190	41	1999	694	151	-766	93	-2478	36	-758	57	-456	123	-2235	44	-6	1539	-285	209	-288	52	-49	271	-679	34	132	271	776	68	-152	378	67	807	168	370	-159	271	-643	46	-1107	55	-1252	57	-244	60	-509	52	117	300	-104	66	40	556	-1130	85	-411	53	-228	187	-512	61	-543	96	531	53	1302	73	-15	1619	-18	100	0	0	-7	100	270	62	93	71	197	98	248	87	27	660	-316	214	341	66	275	83	22	1597	-167	175	-260	100	140	324	-499	102	-217	95	-392	55	292	100	-299	53	-425	67	-21	611	-224	158	-102	65	-660	68	479	139	-302	231	-344	181	-381	71	-167	125	-723	60	74	580	-582	96	-661	36	-49	983	-512	72	.	.	-34635	14
Pinus cembra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	26	100	.	.	.	.	96	65	244	183	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	49	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	181	88	186	63	131	117	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	913	57
Pinus mugo subsp. uncinata	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-64	114	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-29	73	.	.	.	.	-101	75	244	129	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	66	100	94	100	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-103	86	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-258	58	3	1437	201	62	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	126	329
Pinus mugo subsp. mugo	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	145	100	.	.	.	.	87	100	216	41	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	9	454	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-69	79	87	100	35	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	544	41
Pinus nigra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-28	100	.	.	.	.	.	.	-75	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-56	76	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-193	48
Pinus strobus	-8	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	-8	388	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	39	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	.	.	.	.	-26	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-195	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-209	101
Pinus sylvestris	-156	48	-267	53	-31	64	-44	54	.	.	-8	100	-95	62	92	113	-85	163	-110	47	-15	100	-106	101	-64	90	.	.	0	0	-76	92	.	.	-163	66	-197	85	.	.	-185	70	-226	55	-7	100	-39	231	-381	47	-176	51	7	100	-162	100	.	.	.	.	35	100	.	.	-26	78	48	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-25	100	-218	86	-87	63	-99	64	-159	62	-84	49	.	.	.	.	.	.	-6	338	-42	58	-75	65	-6	100	-88	82	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	-92	103	-8	100	.	.	.	.	.	.	0	0	-10	100	-37	100	0	0	.	.	-10	100	.	.	-40	100	-17	100	.	.	-44	100	.	.	-502	140	-291	75	-595	40	.	.	-48	100	-144	58	-73	57	-36	202	-263	54	-103	61	-54	59	.	.	-5691	17
Pseudotsuga menziesii	.	.	.	.	-30	100	85	87	.	.	.	.	.	.	.	.	74	93	.	.	.	.	.	.	.	.	-112	.	.	.	.	.	.	.	-57	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	545	-3	1080	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	24	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-63	100	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	28	126	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	1277
Taxus baccata	0	0	.	.	.	.	16	100	.	.	36	100	.	.	.	.	-34	100	35	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	20	100	20	239	0	0	18	98	.	.	.	.	0	0	0	0	93	68	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	141	76	.	.	51	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	52	58	59	121	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	660	27
autres résineux	14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	76
Acer campestre	-23	190	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	18	100	-18	100	.	.	.	.	7	100	-12	286	0	29110	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	-37	100	18	100	.	.	.	.	.	.	-36	120	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	63	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	.	.	0	0	.	.	0	0	-8	100	44	113	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	20	163	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-26	220	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	230	-28	73	0	0	-34	100	17	100	.	.	.	.	.	.	18	100	35	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-6	2478
Acer opalus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-59	100	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	163	78	274	63	.	.	.	.	.	.	49	87	.	.	34	70	.	.	34	70	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	13	266	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	514	46
Acer platanoides	12	167	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	4	1117	21	169	17	100	0	29110	173	72	0	6531	86	72	.	.	.	.	.	.	56	73	.	.	.	.	-35	100	.	.	-21	100	-4	100	0	100	.	.	-4	1186	17	224	-15	100	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	7	100	-14	186	-31	158	29	88	.	.	41	100	.	.	.	.	-10	187	30	100	-3	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	100	17	100	7	100	0	0	.	.	41	84	68	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	190	.	.	89	100	41	72	-17	100	17	100	7	100	.	.	-7	100	.	.	700	35
Acer pseudoplatanus	47	434	69	148	30	110	-30	233	-8	163	155	87	637	39	127	129	483	37	-114	111	78	131	0	33205	14	679	-7	.	27	114	81	58	286	50	109	100	.	.	165	111	45	178	104	60	60	72	193	77	19	100	272	62	104	82	51	104	171	70	283	85	163	56	211	97	54	168	-5	278	44	113	-88	100	207	133	-38	252	94	161	-216	52	17	251	-99	121	27	166	216	54	66	222	-10	325	238	106	33	215	-71	111	222	94	168	80	44	189	184	71	178	100	101	100	25	100	49	74	-31	128	213	84	90	52	27	78	52	58	92	76	-11	383	17	100	62	256	-89	240	142	102	-36	326	17	100	77	118	.	.	76	100	19	100	41	67	-115	61	69	160	93	85	.	.	.	.	369	86	55	100	160	80	278	63	11	306	24	152	49	163	-105	127	0	63238	352	66	-226	61	220	66	.	.	7259	16
Aesculus hippocastanum	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-62	85
Alnus glutinosa	35	134	-22	251	57	89	.	.	.	.	.	.	-17	100	-52	100	-235	124	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-167	78	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	187	100	-37	100	40	100	110	106	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	134	100	.	.	-18	100	22	100	.	.	-111	80	116	119	17	100	.	.	-6	100	-20	100	-22	100	-12	100	-40	100	-116	100	44	132	-157	94	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-31	100	-297	105	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-145	100	.	.	-34	76	.	.	.	.	.	.	.	.	-92	100	.	.	34	100	117	100	7	100	.	.	.	.	-7	474	117	85	.	.	-546	117
Alnus incana	-17	100	.	.	.	.	.	.	-15	100	69	100	199	99	-216	47	7	100	37	71	.	.	.	.	.	.	.	.	-167	91	-26	226	122	100	69	100	.	.	7	771	-20	207	-200	100	436	135	-536	54	501	74	-96	100	0	0	30	100	53	279	.	.	.	.	-288	100	.	.	.	.	.	.	-151	100	0	0	.	.	-310	100	162	127	.	.	.	.	.	.	-35	100	.	.	17	100	.	.	-14	158	-15	100	-285	95	-42	439	.	.	-33	100	78	213	-108	100	16	100	-208	59	-20	100	.	.	-253	100	-101	82	.	.	-35	100	-257	100	.	.	-18	100	.	.	-15	224	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	.	.	-80	242	.	.	-6	3320	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	-1801	65
Alnus viridis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-36	71
Betula pendula	-13	233	41	91	-7	100	27	128	.	.	-13	98	42	100	0	22499	69	123	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	54	73	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	268	50	-177	191	-25	100	.	.	-25	137	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	17	100	0	0	-10	100	-47	112	.	.	5	100	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	9	100	81	122	17	100	379	100	352	91	-72	100	369	47	-378	82	-178	120	-469	64	-83	154	299	60	51	100	.	.	-3	846	.	.	-19	100	.	.	-36	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-44	578	106	164	38	237	.	.	-17	100	68	77	.	.	.	.	.	.	20	100	-17	100	.	.	678	135
Betula pubescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-53	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-75	71	.	.	-198	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-300	43	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-37	100	-14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-658	38
Carpinus betulus	-57	130	-165	69	-11	540	31	78	.	.	.	.	.	.	.	.	17	228	.	.	-113	103	0	6531	-17	100	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	69	79	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-170	71	10	100	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	100	.	.	.	.	.	.	0	0	17	100	.	.	-27	216	-47	100	.	.	.	.	.	.	-17	100	-99	82	-119	83	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-40	159	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-31	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	-2	1014	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	37	100	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	-193	66	-64	71	-54	204	.	.	-1058	32
Castanea sativa	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-312	71	-14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-11	100	524	71	-6	2984	348	156	-1052	36	-1148	43	533	53	-393	75	-200	316	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-38	100	.	.	-47	81	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1792	67
Fagus sylvatica	-629	58	-451	67	-214	89	-610	53	-188	47	-220	57	-422	98	-438	114	-1887	34	-1275	51	118	123	-248	150	-180	116	.	.	-355	69	-490	45	270	58	-383	56	.	.	-619	53	-300	64	-94	191	-18	100	64	303	.	.	-823	53	-345	72	-18	972	-133	195	11	910	-262	84	-103	138	112	184	-222	74	178	120	43	213	-788	59	131	141	-580	63	432	95	78	432	-338	79	-782	50	181	192	-287	94	-172	141	-399	47	138	53	59	181	-180	77	192	60	-159	73	-134	217	.	.	55	53	.	.	766	58	-172	161	31	544	553	48	548	53	-174	154	24	588	.	.	-79	232	111	110	-40	149	-62	60	87	146	129	94	-418	50	17	343	-220	56	13	990	-243	75	-770	38	752	66	-381	47	-65	131	85	144	-23	422	.	.	198	74	194	113	-9	1056	-161	120	43	349	-107	242	-152	258	13	1554	-46	298	77	130	.	.	-12164	19
Fraxinus excelsior	199	85	-242	56	56	184	-163	85	.	.	-254	62	-132	104	-351	68	-58	275	120	165	-104	81	145	56	-21	196	.	.	67	130	-89	122	21	669	-73	160	0	100	-238	108	48	136	53	58	-197	70	237	41	.	.	-451	48	55	144	-94	103	-159	97	14	602	-169	104	17	100	17	100	19	100	-145	72	-15	100	98	93	-366	86	-149	73	-41	93	-47	180	-100	129	-78	145	10	458	-38	129	-4	1873	-64	147	26	632	23	79	-80	65	-154	115	-21	191	4	2680	-16	100	290	100	18	100	60	64	-21	156	160	100	405	53	-97	68	93	105	47	109	166	64	.	.	-2	3974	101	108	87	180	65	163	114	51	-62	97	-8	100	96	82	19	100	-71	95	-228	70	-134	85	30	64	-151	58	-19	100	-134	71	219	68	177	60	0	44591	-59	196	-39	124	-87	52	-300	62	-25	448	38	70	-225	53	-89	61	.	.	-2449	45
Fraxinus ornus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	178	100	24	562	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	-97	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	85	285
Ilex aquifolium	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	49	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	51	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	38	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	41	71	.	.	292	55	.	.	.	.	.	.	23	100	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	549	33
Juglans regia	.	.	-17	100	17	100	.	.	.	.	.	.	0	0	34	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	101	61	37	100	.	.	-8	100	36	100	.	.	25	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	41	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	305	38
Laburnum anagyroides	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	29	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-31	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	1067	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	1138	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2	3327
Malus sylvestris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-36	71
Ostrya carpinifolia	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	367	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	387	83	410	57	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1163	46
Populus alba, Populus x canescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-69	91	.	.	.	.	79	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	1378
Populus nigra s.l.	-27	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-43	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-13	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-93	59
Populus (autres)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-69	110	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-30	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-100	82
Populus tremula	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	60	81	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-55	100	-18	100	-60	232	-9	203	.	.	-23	100	8	100	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	27	100	.	.	.	.	-9	100	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-39	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-165	65	-18	100	-102	83	.	.	.	.	25	77	.	.	.	.	.	.	.	.	52	100	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	71	.	.	-34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-5	788	196	71	77	80	.	.	.	.	2	1125	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-126	222
Prunus avium	28	125	-3	1039	-16	185	-17	100	.	.	.	.	-194	93	24	77	78	141	0	100	.	.	.	.	-35	100	.	.	-17	100	-17	100	23	159	37	71	-34	100	36	71	35	100	17	100	-21	100	49	100	80	124	-18	258	33	100	0	100	-6	568	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	42	72	-25	72	-41	71	-56	96	-35	100	51	75	.	.	57	89	-59	75	-15	100	.	.	.	.	-35	71	7	100	17	100	.	.	63	51	72	100	7	100	.	.	62	70	.	.	-48	71	96	60	-34	71	.	.	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	0	0	17	100	.	.	17	100	0	100	-17	100	-33	100	.	.	.	.	-10	100	227	85	54	74	-13	213	26	135	0	0	25	75	.	.	-1	4526	.	.	1	918	.	.	.	.	483	78
Prunus padus	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	67	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	248	33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-24	100	.	.	.	.	.	.	.	.	52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	138	75
Pyrus communis, Pyrus pyraster	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	177
Quercus cerris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-54	100	2	100	60	73	.	.	-171	51	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-198	58
Quercus petraea	-29	78	-71	101	-7	100	12	80	.	.	.	.	-1	846	0	0	-115	35	.	.	-8	100	-7	100	-52	122	.	.	-8	100	.	.	.	.	78	100	-956	59	.	.	.	.	7	100	.	.	-18	100	-3	100	-21	74	.	.	-30	79	-21	100	13	598	.	.	21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100	-54	100	.	.	0	0	.	.	-56	72	.	.	-85	72	-17	100	17	128	.	.	.	.	.	.	.	.	-36	100	-134	49	.	.	.	.	.	.	94	59	-97	66	-20	995	-69	84	138	58	57	102	-5	493	.	.	10	100	9	100	106	100	.	.	.	.	.	.	-14	158	-44	152	-14	205	.	.	-256	69	-10	100	-108	48	-62	286	.	.	14	100	-14	100	.	.	-159	100	102	187	.	.	0	100	7	100	.	.	-41	71	-37	109	-53	68	14	157	.	.	-2061	37
Quercus pubescens	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	153	49	82	110	11	100	0	0	36	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	390	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	193	70	478	53	17	224	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1358	37
Quercus robur	-16	168	7	100	-7	100	-32	159	.	.	.	.	0	0	-51	58	-116	132	.	.	-33	72	49	100	-35	100	.	.	0	0	-42	70	-68	87	-29	152	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-100	98	-59	78	-84	93	17	100	-7	100	.	.	-24	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	9	100	-4	100	.	.	-13	181	-17	100	-35	70	7	100	.	.	24	76	-12	100	0	0	.	.	.	.	-18	243	-72	74	-7	166	.	.	.	.	.	.	-36	100	-4	313	-233	63	0	0	-16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	-106	100	.	.	-48	78	17	100	.	.	-25	220	.	.	.	.	-103	64	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	24	77	.	.	.	.	-3	100	.	.	.	.	13	71	-26	100	-52	100	46	150	20	100	-53	79	.	.	-1327	26
Quercus rubra	121	94	.	.	-35	100	13	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	99	121
Robinia pseudoacacia	.	.	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	217	78	.	.	.	.	-65	100	35	845	.	.	219	77	-16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	400	99
Salix (autres)	0	0	102	105	.	.	17	100	.	.	-22	142	15	71	-2	2731	155	135	37	103	.	.	3	708	.	.	.	.	15	100	85	89	31	100	105	67	.	.	.	.	15	427	-35	100	205	65	90	92	32	123	-49	191	17	100	0	0	29	162	-14	100	.	.	17	100	.	.	.	.	15	100	0	0	5	614	.	.	.	.	35	71	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	20	100	50	71	-18	100	.	.	.	.	9	100	.	.	.	.	0	0	-12	100	.	.	-13	262	.	.	0	0	18	100	.	.	0	7338	.	.	.	.	17	100	56	137	35	100	22	100	15	100	.	.	34	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	17	292	159	75	180	60	.	.	.	.	-97	100	78	100	.	.	17	100	0	0	39	100	.	.	1510	28
Sorbus aria	.	.	.	.	.	.	-39	100	.	.	.	.	41	100	-57	71	.	.	110	113	.	.	12	145	-52	137	.	.	.	.	.	.	30	100	0	0	.	.	80	90	-74	100	0	0	0	0	-19	100	17	100	34	132	17	100	.	.	-17	100	.	.	-17	225	-17	100	0	0	24	145	.	.	.	.	-54	99	.	.	-39	71	.	.	-21	100	.	.	-10	179	-17	100	-17	176	-35	156	-52	74	.	.	-15	100	17	100	.	.	.	.	.	.	83	81	106	100	36	71	169	44	-14	247	32	196	200	65	34	71	36	73	37	113	.	.	14	314	.	.	-50	58	0	0	38	71	.	.	-17	100	.	.	17	100	17	100	17	100	36	71	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	54	58	177	51	-123	81	.	.	0	0	17	100	0	0	-17	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	692	52
Sorbus aucuparia	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	.	.	368	49	0	0	-18	100	-21	237	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	-33	71	-15	100	.	.	.	.	33	109	.	.	18	100	-19	162	54	75	19	100	-25	100	.	.	-9	507	.	.	78	93	.	.	-142	100	19	100	2	1731	-15	100	-35	71	0	6948	-37	72	51	76	.	.	-17	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	9	242	-88	100	-15	100	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	65	79	-14	258	-35	70	-18	100	18	100	.	.	-18	100	51	100	.	.	-17	100	.	.	-35	100	-75	70	2	1046	0	0	0	0	.	.	.	.	74	127	.	.	19	100	.	.	69	100	.	.	0	0	.	.	125	84	87	53	212	70	-18	100	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	621	62
Sorbus torminalis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-27	107
Tilia cordata	34	195	42	175	-27	100	.	.	.	.	19	100	22	459	17	100	119	79	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-15	100	63	71	-18	100	.	.	360	58	.	.	77	62	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	-12	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	-89	100	-33	71	201	93	1	881	23	191	.	.	.	.	17	100	.	.	-9	180	.	.	.	.	19	100	69	100	.	.	.	.	.	.	36	156	71	100	-37	134	229	74	56	77	68	89	130	72	-55	100	.	.	-4	100	-11	100	0	0	.	.	.	.	86	100	0	0	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	-86	100	.	.	0	0	.	.	-65	130	.	.	18	100	-7	100	.	.	.	.	59	100	.	.	-71	78	17	100	-7	100	.	.	1261	37
Tilia platyphyllos	76	97	20	100	.	.	-41	100	.	.	.	.	1	3620	110	73	-6	245	0	0	.	.	.	.	-17	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	-8	100	.	.	-23	164	.	.	33	100	.	.	-151	57	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	69	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	100	23	75	-229	100	7	100	.	.	.	.	-51	100	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-71	100	18	100	-151	58	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	106	131	53	75	39	152	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	-148	240
Ulmus glabra	7	100	5	420	17	100	33	100	.	.	7	100	31	118	89	81	-40	121	0	0	17	100	-10	100	31	71	.	.	53	100	-32	126	21	77	51	100	.	.	-28	71	-46	100	-15	100	-39	212	.	.	.	.	2	2206	-64	119	-25	100	7	100	-67	68	.	.	.	.	.	.	.	.	139	71	.	.	43	91	.	.	-3	867	-128	55	-15	75	-34	106	-35	100	35	71	.	.	-39	160	-20	100	35	123	15	100	-117	75	.	.	-53	100	-17	72	.	.	.	.	.	.	.	.	-58	100	70	89	54	100	.	.	0	100	-20	208	-11	100	.	.	-37	100	-15	100	.	.	107	83	.	.	-14	71	-59	100	0	0	.	.	-37	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-38	100	.	.	.	.	18	100	17	100	0	0	-50	74	18	214	.	.	.	.	0	0	.	.	-238	137
Ulmus minor	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-49	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-87	69
autres feuillus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	86	60
autres arbustes	18	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	13	277	.	.	-34	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	15	100	37	100	85	99	35	100	54	74	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	-22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	19	100	-17	100	.	.	.	.	121	62	.	.	.	.	18	100	280	57	56	74	.	.	36	100	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	74	37	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	33	100	.	.	34	100	-17	100	.	.	.	.	910	26
indéterminable	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	0	0
total	-744	103	-1358	41	-191	291	-2740	27	-1065	35	-1789	45	-2742	52	-4916	25	-3660	44	-3098	32	350	120	-161	367	-488	76	-139	.	-788	63	-1927	38	-924	105	-1899	42	-1006	59	-1727	58	516	141	-319	195	895	129	1096	122	-178	657	-3439	32	-553	150	-1185	68	-1911	60	-253	149	-461	146	-219	168	-169	227	-836	45	445	104	530	93	-355	247	-447	160	-1025	99	-151	480	-508	100	-2216	33	-2373	42	609	112	-1395	38	-152	348	-477	90	573	74	-1549	70	-1078	37	-95	611	-480	90	-533	149	1286	45	3442	43	451	88	1189	57	-1277	66	47	1920	1859	38	177	229	267	279	572	82	-68	211	-586	118	746	69	294	137	324	178	114	353	165	295	-366	167	-788	76	122	543	-6	5093	-140	259	-1125	39	-503	110	-375	102	-917	68	18	815	-123	177	639	196	1472	63	574	169	-237	182	-295	112	-693	65	-649	99	-815	93	-765	65	-800	72	-441	84	.	.	-45920	15

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. 2285053. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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