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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	23-35calculé 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 et le total (paires de chiffres ), mais ils le font pour les forêts privées (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 au Plateau dans les forêts publiques et en total. Pour les forêts privées, 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 et le total.

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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IFN2—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 1993/95–2018/26
	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	-120	67	-66	68	104	104	-212	90	-47	95	151	206	257	58	-1163	40	614	120	-241	117	26	78	-14	181	174	71	.	.	92	130	-18	375	-8	3814	-101	245	34	100	-58	95	-84	73	-31	153	-54	71	92	75	0	0	606	68	216	174	57	1250	270	97	-273	73	41	419	292	125	-73	138	1	15009	7	904	-54	335	186	82	-134	62	-14	131	-124	72	84	72	-201	47	0	20460	441	63	-189	74	-91	90	-14	1617	209	73	-358	45	-93	103	-94	79	201	126	-95	103	6	100	159	79	0	0	.	.	.	.	0	0	50	83	-35	70	69	84	138	85	.	.	-3	3426	59	155	-31	99	129	93	125	70	41	100	-193	139	-77	127	115	191	170	56	235	85	210	84	-43	323	34	412	-502	59	64	151	-18	164	-89	119	77	70	290	53	35	268	-5	590	-46	175	-290	54	52	188	-17	100	8	100	34	231	.	.	883	204
Larix decidua, Larix kaempferi	47	135	-44	61	125	127	-54	76	.	.	.	.	7	853	-23	72	-91	93	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	-34	72	.	.	4	2482	.	.	0	0	-138	94	-133	43	-53	143	-81	106	-38	536	0	0	20	184	7	292	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	52	100	0	0	-3	100	-135	74	-2	100	.	.	-73	63	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	-1	100	0	0	-52	100	137	100	93	58	222	73	92	98	16	146	.	.	0	0	206	87	-50	121	4	527	.	.	.	.	-7	100	146	103	.	.	74	100	.	.	90	100	.	.	86	100	.	.	.	.	-51	100	.	.	-27	101	.	.	7	100	.	.	411	100	-412	101	-137	142	-107	83	-7	100	0	0	-10	100	78	79	.	.	-51	71	0	0	-31	104	.	.	91	894
Picea abies	-496	68	-526	121	-165	245	-781	48	-314	56	-1184	51	-2794	44	-2517	25	-1648	73	-1665	34	174	96	-142	187	-327	63	-17	.	-843	43	-1432	38	-1839	38	-992	67	32	134	-947	89	779	60	-4	12194	829	86	673	139	-388	144	-2774	32	-952	55	-545	116	-2221	39	-206	118	35	1041	-153	69	74	151	-563	35	-62	174	765	71	174	300	48	920	82	697	201	220	-266	47	-1063	61	-952	50	-338	54	-423	48	-9	4957	-58	92	-32	804	-1314	64	-204	66	-363	105	-737	66	-1506	55	426	53	1193	82	-59	349	.	.	0	0	0	0	233	64	59	99	200	101	285	49	109	129	-331	190	253	89	348	67	88	473	-308	108	-329	78	73	624	-228	141	-63	239	-348	61	-61	138	-391	69	-267	107	-132	78	-167	197	-66	61	-663	60	949	51	19	2307	-15	3543	-749	58	-131	87	-673	53	-797	46	-790	52	-797	40	19	2497	-448	66	.	.	-33456	13
Pinus cembra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-5	141	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	26	100	.	.	.	.	77	66	144	260	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	32	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	161	90	86	98	-45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	476	88
Pinus mugo subsp. uncinata	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	75	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-65	64	.	.	.	.	-133	61	149	192	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	66	100	69	100	13	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	28	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	14	129	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-59	185	-7	100	25	222	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	179	194
Pinus mugo subsp. mugo	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	73	100	.	.	.	.	87	100	164	51	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-190	100	87	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	253	102
Pinus nigra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	73	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-80	57
Pinus strobus	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-34	71	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	39	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	73	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-18	421
Pinus sylvestris	-84	86	-220	48	-24	77	-27	61	.	.	-8	100	-95	62	79	134	-47	291	-115	42	-15	100	-140	76	-8	489	.	.	0	0	-83	92	.	.	-144	64	-179	84	.	.	-115	73	-51	88	-7	100	-18	451	-257	59	-145	50	7	100	-60	112	.	.	.	.	-69	100	.	.	.	.	-27	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	-262	73	-20	74	-20	141	-68	77	-80	52	.	.	-15	100	.	.	-16	71	-36	61	-133	57	-6	100	-53	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	-111	66	-8	100	.	.	.	.	.	.	-34	100	0	0	.	.	-14	100	.	.	0	0	.	.	-13	100	.	.	.	.	-32	100	.	.	-431	131	-225	76	-299	43	.	.	-31	100	-106	53	-20	100	-30	270	-82	82	-109	61	-27	61	.	.	-4131	19
Pseudotsuga menziesii	.	.	.	.	-30	100	102	71	.	.	.	.	.	.	.	.	9	710	.	.	.	.	.	.	.	.	-56	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	545	3	953	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-93	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-23	100	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	11	174	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-49	328
Taxus baccata	0	0	.	.	.	.	18	100	.	.	36	100	.	.	.	.	-34	100	35	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	20	100	42	100	0	0	18	98	.	.	.	.	0	0	0	0	75	80	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	105	100	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	52	58	42	169	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	560	31
autres résineux	14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	76
Acer campestre	-23	190	-7	100	.	.	17	100	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	7	100	-29	100	0	29110	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	-37	100	18	100	.	.	.	.	.	.	-36	120	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	29	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	-8	100	62	76	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	100	-28	73	0	0	-34	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-3	100	35	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	1238
Acer opalus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-57	100	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-13	444	243	68	.	.	.	.	.	.	14	71	.	.	34	70	.	.	34	70	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	-36	116	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	242	84
Acer platanoides	19	100	.	.	.	.	-16	100	.	.	.	.	-2	2016	21	169	-8	323	0	0	173	72	0	6531	69	71	.	.	.	.	.	.	-22	170	.	.	.	.	0	0	.	.	-21	100	7	100	-1	100	.	.	-18	285	34	100	-15	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	-17	100	7	100	-21	119	-15	100	4	198	.	.	41	100	.	.	.	.	7	100	30	100	6	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	-15	100	.	.	54	100	17	100	7	100	0	0	.	.	41	84	68	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	331	.	.	89	100	34	71	.	.	17	100	7	100	.	.	.	.	.	.	589	39
Acer pseudoplatanus	78	259	21	437	7	469	-28	248	-15	72	201	63	637	33	140	86	476	36	-94	128	76	135	7	1117	76	86	.	.	-71	86	75	64	223	50	62	110	.	.	55	239	57	131	65	77	-43	148	206	71	19	100	232	72	137	57	10	613	137	87	283	85	109	66	204	100	48	158	-5	278	43	98	-74	100	66	164	71	76	120	124	-206	56	32	106	-159	89	34	98	200	57	35	360	-118	60	203	123	0	31624	-78	87	194	96	190	63	68	122	114	68	162	100	29	100	7	100	32	70	-31	128	213	84	90	52	8	370	52	58	33	122	18	100	17	100	125	116	-76	303	114	128	33	297	17	100	43	87	.	.	76	100	19	100	21	89	16	201	113	93	93	85	.	.	.	.	379	84	109	100	107	74	154	105	36	75	-66	147	99	76	-173	74	91	121	42	544	-142	70	237	68	.	.	6220	17
Aesculus hippocastanum	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100
Alnus glutinosa	24	244	-31	90	57	89	.	.	.	.	.	.	.	.	-69	100	-193	159	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-152	82	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-32	100	.	.	29	100	100	100	-1	1667	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-84	100	.	.	-18	100	22	100	.	.	-105	62	126	109	17	100	.	.	-28	100	.	.	.	.	-32	100	-40	100	.	.	92	60	-159	93	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	100	-3	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-66	100	.	.	-34	76	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	100	117	100	7	100	.	.	.	.	-24	201	117	85	.	.	-302	157
Alnus incana	.	.	-19	100	.	.	.	.	-15	100	52	100	132	157	-169	54	-66	100	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-106	87	-26	175	101	122	69	100	.	.	-81	96	-20	207	-145	100	253	189	-273	42	54	243	-96	100	-35	100	30	100	81	182	.	.	.	.	-102	100	.	.	.	.	.	.	-121	100	.	.	.	.	4	3283	59	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	216	.	.	25	100	.	.	-229	100	101	115	.	.	-33	100	-8	1220	-72	100	-16	100	-158	71	-20	100	.	.	-109	84	-40	70	.	.	-35	100	-221	100	.	.	-18	100	.	.	-15	100	.	.	-155	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	-183	94	.	.	-150	130	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	-1879	45
Alnus viridis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-110	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-128	87
Betula pendula	11	193	59	57	.	.	27	128	.	.	-13	98	42	100	0	0	52	165	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	54	73	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	68	103	-191	163	-42	71	.	.	0	16232	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	-84	94	.	.	5	100	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	9	100	98	100	17	100	162	100	293	91	0	7338	146	66	-270	59	-92	127	-536	47	-151	88	-78	114	51	100	.	.	-18	100	.	.	-19	100	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-81	222	-127	70	38	237	-17	100	.	.	51	73	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	-537	121
Betula pubescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-42	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	-54	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-13	167	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-104	76
Carpinus betulus	13	276	-123	78	-11	361	51	57	.	.	.	.	.	.	.	.	-40	61	.	.	-160	86	0	6531	-17	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	52	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-136	91	-20	100	9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-58	100	.	.	.	.	.	.	-17	173	17	100	.	.	-44	81	-28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-51	74	-18	253	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-40	159	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	-54	76	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	-126	85	-23	167	50	74	.	.	-834	34
Castanea sativa	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-196	119	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	243	102	181	94	28	2086	-791	39	-737	47	304	57	-185	99	-289	154	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-38	100	.	.	-48	81	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1518	64
Fagus sylvatica	-418	65	-143	163	-121	124	-659	42	-112	63	-141	65	-507	101	-37	1284	-1826	34	-1149	46	62	191	9	3621	-221	86	.	.	-147	99	-418	40	-126	238	-154	135	.	.	-518	57	-183	99	-158	91	-14	71	133	87	.	.	-449	75	-134	148	-233	60	-218	83	-52	213	-131	85	-61	236	121	148	-131	103	29	866	95	68	-479	64	-7	2246	-552	61	236	145	62	510	-457	52	-320	113	314	113	-300	95	-71	266	-344	51	83	68	-11	594	-63	129	17	437	-59	104	-116	195	.	.	29	74	.	.	508	64	27	557	121	112	462	55	349	77	-174	143	112	60	.	.	-71	106	119	83	-29	235	-121	51	141	65	26	75	-286	60	54	134	-146	117	37	411	-154	88	-580	50	684	70	-201	61	-99	129	45	265	-113	136	.	.	162	75	29	696	-30	293	-18	521	66	219	-185	155	5	8240	40	492	-13	1050	209	68	.	.	-9074	23
Fraxinus excelsior	201	83	-150	72	52	179	-91	92	.	.	-135	89	-125	96	-127	153	-3	3676	50	389	-176	75	86	75	-10	381	.	.	80	108	-43	197	55	237	-16	581	-17	100	-354	81	41	157	11	284	-153	71	108	58	.	.	-416	56	-207	110	-142	61	-163	89	23	353	-153	89	0	0	17	100	19	100	37	426	.	.	89	82	-168	99	-275	68	-39	97	-155	84	-233	56	-12	855	62	61	-21	71	-18	367	-94	133	-46	412	6	100	-40	110	-80	184	-90	113	-41	162	-49	100	232	100	18	100	44	61	-9	363	2	9500	327	55	-37	75	103	83	32	183	129	74	.	.	33	248	116	80	105	142	79	133	90	59	-103	71	-17	100	96	82	0	0	-43	114	-183	78	-74	95	7	100	-159	54	.	.	-398	73	127	94	88	72	-14	567	-23	337	-13	145	-219	77	-280	53	58	172	20	172	-136	72	-40	91	.	.	-2946	36
Fraxinus ornus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	119	100	120	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	238	70
Ilex aquifolium	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	49	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	38	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	41	71	.	.	238	49	.	.	.	.	.	.	23	100	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	478	29
Juglans regia	.	.	-17	100	17	100	.	.	.	.	.	.	18	100	34	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	64	77	0	0	.	.	-8	100	36	100	.	.	25	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	41	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	224	47
Laburnum anagyroides	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	29	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-93	100	-31	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	206	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-147	75
Malus sylvestris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-91	65
Ostrya carpinifolia	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	88	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	305	75	32	256	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	424	60
Populus alba, Populus x canescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-67	91	.	.	.	.	62	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-5	1755
Populus nigra s.l.	9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-63	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-13	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-79	85
Populus (autres)	-26	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-108	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-169	50
Populus tremula	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	67	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	-35	100	-113	110	-9	203	.	.	.	.	8	100	-9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	27	100	.	.	.	.	-9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-45	100	-18	100	-29	100	0	0	.	.	25	77	.	.	.	.	.	.	.	.	52	100	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-7	100	-24	100	.	.	.	.	.	.	.	.	6	521	214	59	77	80	.	.	.	.	20	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	196	113
Prunus avium	28	125	14	221	-30	106	-17	100	.	.	.	.	-155	113	24	77	36	299	17	102	.	.	.	.	-35	100	.	.	18	100	-17	100	1	4271	37	71	-17	100	19	94	20	194	-19	100	-21	100	49	100	26	183	0	5335	33	100	0	100	-77	98	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	17	104	-9	100	-69	76	-124	70	-17	100	-7	348	.	.	50	100	-44	71	-15	100	.	.	.	.	-35	71	-17	100	10	184	.	.	43	76	36	100	7	100	.	.	34	80	.	.	-20	100	96	60	-15	100	.	.	-18	100	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	17	100	.	.	17	100	17	100	-34	100	-50	74	.	.	.	.	0	100	208	93	32	109	19	305	26	135	0	0	18	97	.	.	-1	4526	.	.	1	918	.	.	.	.	90	408
Prunus padus	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	67	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	13	396	33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-24	100	.	.	.	.	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	141	76
Pyrus communis, Pyrus pyraster	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100
Quercus cerris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	-8	363	.	.	-40	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-45	107
Quercus petraea	-27	75	2	1180	.	.	1	100	.	.	.	.	-26	72	0	0	-80	39	.	.	-8	100	.	.	-69	107	.	.	-8	100	.	.	.	.	27	354	-916	59	.	.	.	.	7	100	.	.	-18	100	0	0	-72	57	.	.	-3	100	.	.	-29	72	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-54	100	.	.	0	0	.	.	-34	128	.	.	-51	74	-17	100	-42	77	.	.	.	.	.	.	-33	100	-35	80	-74	47	.	.	.	.	.	.	27	120	-48	108	-98	132	-56	100	55	92	48	91	-6	361	.	.	15	100	9	100	106	100	.	.	.	.	.	.	-21	100	-49	114	-99	91	.	.	-235	72	0	0	-110	48	-205	56	.	.	14	100	.	.	-88	83	-35	71	144	126	.	.	0	100	7	100	.	.	-27	100	-16	190	-37	61	24	77	.	.	-2240	30
Quercus pubescens	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-72	100	107	51	54	100	0	100	0	0	0	18536	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	390	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	141	88	301	58	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	902	51
Quercus robur	-17	198	-10	184	.	.	21	174	.	.	.	.	0	0	-22	99	-106	132	.	.	-14	100	20	100	-24	100	.	.	0	0	-1	100	-46	94	34	85	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-38	177	-62	60	-45	120	-101	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-19	100	-4	100	.	.	-13	181	-17	100	-17	100	7	100	.	.	17	97	.	.	0	0	.	.	.	.	-19	159	-174	78	-17	114	.	.	.	.	.	.	.	.	-5	451	-78	53	-40	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	-88	100	.	.	-21	72	17	100	.	.	-25	220	.	.	.	.	-89	85	.	.	0	0	.	.	-86	100	.	.	17	100	.	.	.	.	-3	100	.	.	-7	100	7	100	-8	100	-31	100	73	91	20	100	-13	100	.	.	-1003	32
Quercus rubra	-52	114	.	.	-35	100	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-94	74
Robinia pseudoacacia	.	.	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	230	78	.	.	.	.	-81	100	68	410	.	.	219	77	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-50	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	403	96
Salix (autres)	0	0	137	77	.	.	17	100	.	.	-31	98	-3	747	16	239	225	91	17	188	.	.	3	708	.	.	.	.	-30	100	102	71	-37	161	112	62	.	.	-35	100	15	427	-35	100	198	66	-33	180	13	131	24	167	17	100	0	0	11	464	0	0	-17	100	17	100	.	.	.	.	15	100	0	0	5	614	.	.	.	.	35	71	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	20	100	30	94	.	.	-17	100	.	.	-9	100	.	.	.	.	0	0	8	100	.	.	-25	132	.	.	0	0	18	100	.	.	0	7338	.	.	.	.	17	100	-65	77	35	100	22	100	15	100	.	.	34	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	35	137	66	205	-71	183	.	.	.	.	7	100	78	100	.	.	17	100	0	0	39	100	.	.	1026	39
Sorbus aria	.	.	.	.	.	.	-16	100	.	.	.	.	56	70	-35	96	.	.	91	117	.	.	12	145	-69	79	.	.	.	.	.	.	30	100	0	0	.	.	30	132	-92	100	0	0	-18	225	-19	100	17	100	45	82	0	0	.	.	.	.	.	.	0	29110	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	0	4989	.	.	0	0	.	.	-21	100	.	.	-17	100	0	0	-17	100	-52	100	-36	71	.	.	-15	100	17	100	.	.	.	.	.	.	34	71	106	100	18	100	99	76	-14	247	14	344	200	65	34	71	37	70	-34	71	.	.	18	228	.	.	-69	50	11	100	52	100	.	.	-17	100	.	.	17	100	17	100	17	100	36	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	36	71	138	54	-121	80	.	.	0	0	17	100	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	537	60
Sorbus aucuparia	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	.	.	207	56	-15	100	0	0	17	191	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	-78	83	-76	100	.	.	-17	100	15	212	.	.	18	100	0	0	54	75	0	0	-17	100	.	.	-22	177	.	.	-2	1665	.	.	-142	100	0	0	33	71	-15	100	-35	71	18	100	-15	100	15	100	.	.	-15	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	22	149	-22	100	-30	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	49	74	-14	258	0	0	-18	100	18	100	.	.	-18	100	-13	100	.	.	-35	100	.	.	-53	100	-2	100	-13	270	-17	100	0	0	.	.	.	.	55	144	.	.	19	100	.	.	69	100	.	.	-19	100	.	.	125	84	71	61	140	106	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	-34	100	.	.	193	175
Sorbus torminalis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-20	139
Tilia cordata	16	488	40	135	-33	100	.	.	.	.	19	100	78	126	17	100	101	78	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-12	100	1	3439	-7	100	.	.	298	63	.	.	60	75	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	-12	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	-89	100	-15	100	201	93	1	881	40	100	.	.	.	.	0	0	.	.	-9	180	.	.	.	.	19	100	69	100	.	.	.	.	.	.	18	219	71	100	-37	153	134	76	40	100	28	77	130	72	0	0	.	.	0	0	-19	100	0	0	.	.	.	.	86	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-11	100	.	.	.	.	-121	100	.	.	0	0	.	.	-1	2253	.	.	18	100	-7	100	.	.	.	.	24	100	.	.	-20	100	11	174	-17	224	.	.	1076	39
Tilia platyphyllos	76	91	20	100	.	.	-19	100	.	.	.	.	-30	124	110	73	-37	81	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	.	.	-8	100	.	.	-54	125	.	.	33	100	.	.	-251	58	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	69	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	100	23	75	-229	100	7	100	.	.	.	.	-68	100	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-30	98	53	75	28	265	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-221	155
Ulmus glabra	7	100	5	420	17	100	33	100	.	.	7	100	41	75	166	60	34	71	17	100	17	100	0	0	24	77	.	.	53	100	8	100	-14	151	69	100	.	.	-18	74	-31	100	-12	100	35	100	.	.	.	.	-24	164	34	71	-18	100	7	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	138	76	.	.	43	91	.	.	-3	867	-78	72	-6	109	-70	80	.	.	35	71	.	.	-7	675	.	.	-4	696	0	0	-33	138	.	.	.	.	-17	72	.	.	.	.	.	.	.	.	-58	100	11	768	54	100	.	.	0	100	-4	652	-11	100	.	.	-18	100	0	0	.	.	107	83	.	.	-7	100	.	.	19	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	18	100	17	100	0	0	-23	77	51	75	.	.	.	.	0	0	.	.	594	47
Ulmus minor	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100
autres feuillus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	49	95
autres arbustes	1	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	32	100	.	.	0	0	-8	100	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	15	100	55	100	78	101	35	100	36	71	0	0	.	.	.	.	.	.	-51	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-55	79	.	.	-22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	83	90	.	.	.	.	18	100	203	80	56	74	.	.	36	100	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	54	74	20	207	-37	100	.	.	.	.	.	.	33	100	.	.	1	4526	.	.	.	.	.	.	676	37
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	-700	92	-1010	74	-85	640	-1639	35	-519	51	-1047	73	-2223	67	-3608	31	-2602	63	-3045	31	209	213	-182	332	-431	83	-73	.	-1012	48	-1912	33	-1759	55	-1233	63	-966	59	-2024	49	345	182	-500	111	1128	88	582	193	-146	622	-3166	33	-821	96	-946	99	-2241	48	-300	135	-239	167	197	175	97	329	-702	41	299	149	666	75	163	436	-163	318	-827	103	-127	538	-443	103	-2324	36	-1599	50	763	82	-1052	47	-428	123	-415	97	309	151	-1802	51	-481	42	-381	131	-655	106	-1766	55	821	46	2696	53	383	83	651	101	-836	73	111	655	1334	39	307	136	69	833	547	50	43	223	-479	134	511	86	437	101	374	168	179	265	-125	294	-323	187	-233	159	459	123	-50	684	-326	101	-858	51	36	1626	-541	67	-1088	60	5	2688	-410	102	295	320	1021	64	37	2281	-752	69	-99	183	-584	74	-1511	39	-553	121	-891	51	-406	149	116	386	.	.	-42473	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. 2285888. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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