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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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IFN3—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 2004/07–2018/26
	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	-163	58	-27	79	70	130	-168	103	-38	69	78	135	215	47	-60	504	1075	58	-461	67	19	100	14	151	87	99	.	.	140	82	24	225	-4	4731	14	564	34	100	-47	69	-64	104	-83	58	-30	94	48	132	-69	100	584	50	-41	497	616	111	284	94	-84	85	-96	105	316	119	-23	335	-4	3548	-7	434	120	66	63	157	-30	189	-24	79	-129	62	7	396	-207	47	-70	52	56	200	-160	73	-21	74	-85	260	118	55	-155	78	-51	178	-132	61	94	192	-261	100	6	100	145	76	0	0	.	.	.	.	0	0	-35	62	-35	70	16	536	105	79	.	.	-6	1923	-35	199	-26	58	95	81	51	79	0	0	-62	179	-47	155	101	174	108	71	133	118	282	61	92	68	-139	86	-229	74	51	165	20	85	-10	290	29	132	94	51	69	103	-5	419	64	118	-11	594	76	125	-24	100	-12	100	30	240	.	.	2178	66
Larix decidua, Larix kaempferi	64	95	0	100	125	127	-28	60	.	.	.	.	4	1484	-7	100	-32	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-3	100	.	.	59	112	.	.	0	0	-52	133	-94	53	-81	64	-140	58	-221	57	0	0	0	0	-10	100	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-17	100	0	0	-26	100	-20	205	-1	100	.	.	-17	72	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-1	100	-33	100	-34	100	137	100	38	72	-42	179	23	113	-8	239	.	.	0	0	-39	152	-63	84	4	539	.	.	.	.	-7	100	-67	160	.	.	74	100	.	.	-27	100	.	.	78	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	-5	156	.	.	7	100	.	.	411	100	-348	102	-147	121	-118	40	-7	100	0	0	-10	100	78	79	.	.	-27	73	0	0	-27	62	.	.	-661	103
Picea abies	-119	114	-61	604	-273	107	-183	138	-248	64	-604	48	-63	974	-986	42	-173	502	-1584	39	266	87	-21	172	-173	82	0	.	-281	50	-820	37	-135	114	74	387	52	74	-860	80	332	138	-317	152	485	100	26	2560	-680	65	-1418	36	-553	50	-57	856	-1586	40	-138	61	-18	822	-133	80	6	1305	-261	40	-85	97	584	92	92	222	289	120	-1	34173	227	164	-163	44	-434	37	-1245	58	-289	45	-246	55	592	79	-58	57	-130	163	-610	93	-180	76	-278	78	-450	83	-1418	52	245	52	1082	79	-165	111	.	.	0	0	0	0	110	69	9	467	90	63	149	53	130	84	-111	382	178	119	92	159	134	292	-133	203	-21	102	92	495	-121	203	-54	257	-387	48	-221	102	-407	70	-289	107	-307	85	-54	505	-73	63	-15	276	802	39	-140	203	104	336	-182	62	-655	57	16	1575	-527	63	-176	139	-481	43	185	247	-337	40	.	.	-15744	20
Pinus cembra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	26	100	.	.	.	.	25	59	151	242	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	110	94	56	123	-62	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	322	122
Pinus mugo subsp. uncinata	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	544	.	.	.	.	-115	64	79	319	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	66	100	35	100	22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	23	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-106	91	0	0	-10	182	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	45	673
Pinus mugo subsp. mugo	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	0	0	18	290	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	21	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	74	91
Pinus nigra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-58	84
Pinus strobus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-17	100	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	39	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-4	172	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	61	100
Pinus sylvestris	-141	77	-143	50	-17	100	-7	100	.	.	-9	100	-80	69	-36	61	-203	68	-59	65	-8	100	-21	75	31	124	.	.	0	0	-60	90	.	.	-58	73	-104	79	.	.	-103	63	57	185	0	0	-40	83	-270	57	-66	56	0	0	-24	175	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	-167	64	-20	74	-13	209	-44	125	-65	60	.	.	.	.	.	.	-7	100	-14	71	-86	53	.	.	-53	74	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	-19	98	0	0	.	.	.	.	.	.	-17	100	0	0	.	.	-14	100	.	.	0	0	.	.	-27	100	.	.	.	.	-22	100	.	.	33	718	-336	44	-188	54	.	.	-31	100	-58	61	-7	100	7	1149	-34	81	-106	61	-14	71	.	.	-2727	17
Pseudotsuga menziesii	.	.	.	.	-10	100	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	20447	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	3	856	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-41	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-23	100	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-64	140
Taxus baccata	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	18	100	.	.	.	.	-34	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	20	100	42	100	0	0	18	100	.	.	.	.	0	0	0	0	75	80	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	52	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	36	71	42	126	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	353	35
autres résineux	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	-18	100	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-24	77	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	-8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-173	30
Acer campestre	17	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	7	100	-25	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	-12	235	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-17	100	.	.	62	76	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	2601	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	100	-12	227	0	0	-34	100	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	4	100	.	.	7	100	.	.	-27	76	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-11	858
Acer opalus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-56	100	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-25	76	33	291	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	17	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	-25	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	1421
Acer platanoides	19	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	28	124	9	100	17	100	0	0	119	74	17	100	51	74	.	.	.	.	.	.	21	100	.	.	.	.	0	0	.	.	-21	100	0	100	-1	100	.	.	-20	262	17	100	-15	100	-10	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	7	100	10	100	-15	100	-4	100	.	.	21	100	.	.	.	.	0	0	38	100	48	79	.	.	.	.	-17	100	-34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	54	100	17	100	7	100	0	0	.	.	41	84	68	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	331	.	.	-18	100	17	100	.	.	17	100	7	100	.	.	.	.	.	.	486	37
Acer pseudoplatanus	331	52	72	92	-164	67	-18	271	-6	100	191	66	539	37	150	71	280	57	-89	117	47	208	65	106	0	41186	.	.	-61	100	30	141	109	74	1	3039	.	.	-93	99	54	106	34	71	-46	100	100	95	19	100	133	101	117	63	28	208	134	68	225	85	52	82	119	100	46	107	-34	100	31	68	-31	100	-172	82	-1	6682	0	17013	-85	54	-4	475	-84	165	7	293	94	96	-7	571	-17	200	212	117	-31	262	-72	65	173	85	-36	127	68	100	149	64	81	100	11	100	7	100	31	130	-39	100	177	90	54	74	20	100	36	71	14	155	18	100	17	100	146	78	0	13329	17	175	-52	155	17	100	84	65	.	.	76	100	0	0	-11	76	-4	623	26	252	93	85	-17	100	.	.	364	87	109	100	36	71	98	97	15	188	-1	3538	115	62	-49	132	96	85	-200	59	-133	77	-142	84	.	.	3672	23
Aesculus hippocastanum	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100
Alnus glutinosa	-10	315	-10	100	-27	128	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-211	137	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	100	.	.	14	100	67	100	-37	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-67	100	.	.	0	0	22	100	.	.	-19	143	113	122	0	0	.	.	-1	100	.	.	.	.	8	100	0	0	.	.	92	60	4	816	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	14	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	-38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	3	100	117	100	7	100	.	.	.	.	-7	474	134	75	.	.	180	213
Alnus incana	.	.	0	0	.	.	.	.	-15	100	0	0	-208	73	-138	53	-3	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-45	74	-48	73	122	100	-85	84	.	.	-244	69	-18	100	-55	100	-31	875	-267	43	33	419	-92	100	-35	100	15	100	140	79	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-61	100	.	.	.	.	12	708	-45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	-28	100	-35	71	-125	100	153	89	.	.	0	0	-103	88	-18	100	0	0	0	0	0	0	.	.	-54	100	-60	74	.	.	-18	100	-147	100	.	.	-18	100	.	.	-15	100	.	.	-34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	-74	177	.	.	-201	75	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-1863	31
Alnus viridis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-16	100
Betula pendula	10	205	59	57	.	.	27	129	.	.	-13	100	0	0	0	0	35	244	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	32	240	-35	335	-90	52	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-53	136	.	.	5	100	-17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	9	100	98	100	17	100	-36	100	216	113	0	7338	82	73	-213	63	-34	284	-408	47	-72	77	-15	355	30	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-257	95	-133	76	91	53	.	.	.	.	26	78	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	-601	84
Betula pubescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	150
Carpinus betulus	30	90	-21	247	23	76	51	57	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	-85	162	0	6531	-17	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-38	193	-20	100	9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-42	100	.	.	17	100	0	0	.	.	1	100	-8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-53	55	-1	3461	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-40	159	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	-27	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-37	100	.	.	0	0	-17	100	.	.	.	.	-3	100	-36	125	0	16232	.	.	-304	71
Castanea sativa	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-72	133	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	100	30	296	148	74	-209	204	-509	50	-598	49	56	155	-94	103	-455	50	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-66	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	1	222	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1787	36
Fagus sylvatica	-234	129	160	132	-65	133	-908	49	-85	68	-80	67	-345	119	-163	223	-970	58	-1130	42	117	123	136	178	-161	105	.	.	-146	71	-377	36	-108	245	94	197	.	.	-602	51	-82	126	-37	241	-26	100	55	168	.	.	-421	72	-29	575	-408	42	-246	53	-55	100	-284	48	73	106	177	71	-133	92	196	88	95	68	-306	66	-34	324	-418	61	-85	265	18	1029	-345	61	-104	281	319	107	-109	229	14	1247	-147	108	72	61	-22	198	-74	116	-144	54	-25	245	-109	144	.	.	19	100	.	.	195	86	-20	530	115	68	190	66	-4	4849	76	122	-9	758	.	.	-74	79	90	66	-4	1530	-24	175	88	83	-102	75	-146	72	67	127	-49	342	88	118	-30	290	-372	41	628	78	-123	48	46	234	26	458	-49	163	.	.	139	74	-73	204	-64	137	-22	241	-2	5258	-76	304	323	105	96	196	20	574	123	116	.	.	-6405	28
Fraxinus excelsior	81	155	-77	64	-182	54	-55	121	.	.	-164	72	-38	145	-107	180	0	30407	30	624	-175	76	44	163	-10	180	.	.	35	97	-113	57	175	58	-53	187	-35	100	-611	74	7	100	-7	365	-246	76	22	172	.	.	-443	42	-138	101	-105	45	-233	61	37	66	-71	78	17	100	0	0	0	0	-107	78	.	.	106	68	-165	65	-290	67	-55	85	-159	81	-183	64	-98	139	-4	894	-10	100	-15	347	-81	146	-112	155	6	100	-52	106	-319	78	-94	90	-75	90	16	100	44	100	18	100	44	61	-27	100	125	54	117	78	-37	75	98	79	-13	433	37	71	.	.	-54	120	80	71	53	145	18	179	50	74	-51	114	-36	100	96	82	0	0	6	378	-53	75	-37	114	0	0	-96	79	.	.	-92	89	-107	278	70	78	66	95	-35	129	7	305	-272	80	-143	37	-13	461	27	129	-36	156	-24	118	.	.	-4275	23
Fraxinus ornus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	99	100	-40	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	59	182
Ilex aquifolium	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	38	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	144	49	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	257	33
Juglans regia	.	.	-17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	8	262	34	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	46	100	0	0	.	.	0	0	18	100	.	.	25	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	136	57
Laburnum anagyroides	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-16	108	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-68	62
Malus sylvestris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-71	78
Ostrya carpinifolia	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	40	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	205	67	-64	122	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	181	90
Populus alba, Populus x canescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	41	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	33	128
Populus nigra s.l.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-23	154
Populus (autres)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-75	72	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-78	69
Populus tremula	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	67	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-8	100	-42	100	-145	98	-9	203	.	.	.	.	-14	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	27	100	.	.	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-40	100	0	0	-29	100	.	.	.	.	25	77	.	.	.	.	.	.	.	.	52	100	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	320	107	62	77	80	.	.	.	.	20	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	60	339
Prunus avium	-51	179	17	100	-23	109	-17	100	.	.	.	.	-8	535	24	77	84	118	17	100	.	.	.	.	-35	100	.	.	35	100	.	.	23	96	37	71	0	0	19	94	35	100	-52	100	-18	100	-30	100	-10	182	0	6531	33	100	-1	100	-53	148	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-25	100	15	100	-69	76	-42	93	-17	100	-7	348	.	.	50	100	-68	77	0	0	.	.	.	.	-33	71	-17	100	0	0	.	.	30	100	0	0	7	100	.	.	-9	471	.	.	-20	100	112	53	0	0	.	.	.	.	-15	100	-18	100	.	.	.	.	-17	100	0	0	20	100	17	100	.	.	17	100	17	100	-34	100	-34	71	.	.	.	.	0	100	192	100	35	100	20	194	35	100	0	0	0	100	.	.	17	100	.	.	-7	100	.	.	.	.	177	181
Prunus padus	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	67	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-22	133	33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	77	113
Pyrus communis, Pyrus pyraster	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-8	100
Quercus cerris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-43	65	4	506	.	.	-48	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-87	67
Quercus petraea	-114	91	12	167	.	.	0	0	.	.	.	.	-15	100	0	0	-34	63	.	.	-8	100	.	.	-31	65	.	.	-8	100	.	.	.	.	61	131	-428	58	.	.	.	.	7	100	.	.	-18	100	0	0	-89	54	.	.	0	0	.	.	-74	80	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-36	100	.	.	0	0	.	.	-3	951	.	.	-34	100	-17	100	-48	52	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	100	-21	87	.	.	.	.	.	.	-5	448	2	1053	-132	72	-108	100	22	197	2	1463	-14	137	.	.	15	100	9	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-21	100	-10	179	-4	620	.	.	-85	82	0	0	-27	77	-153	57	.	.	2	100	.	.	.	.	0	0	29	185	.	.	7	100	0	0	.	.	-16	100	-25	76	-37	61	17	114	.	.	-1439	25
Quercus pubescens	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-54	100	89	50	36	100	0	0	-16	100	18	225	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	204	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	169	222	76	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	480	59
Quercus robur	-26	78	7	100	.	.	20	180	.	.	.	.	.	.	-22	100	45	174	.	.	-7	100	24	100	0	0	.	.	7	100	-1	100	-18	183	37	70	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	11	392	-26	79	-43	121	-27	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-18	100	0	0	.	.	0	7906	-17	100	0	0	7	100	.	.	17	97	.	.	0	0	.	.	.	.	-16	154	-123	70	-8	156	.	.	.	.	.	.	.	.	-25	135	-31	80	-40	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-11	110	17	100	.	.	18	94	.	.	.	.	-85	85	.	.	0	0	.	.	-103	100	.	.	17	100	.	.	.	.	8	100	.	.	-7	100	0	0	0	0	-10	100	22	370	20	100	-7	100	.	.	-351	67
Quercus rubra	-87	108	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-93	101
Robinia pseudoacacia	.	.	52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	239	72	.	.	.	.	-16	100	-35	340	.	.	159	79	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	370	68
Salix (autres)	0	0	137	77	.	.	17	100	.	.	0	100	-70	96	20	194	220	93	37	71	.	.	10	183	.	.	.	.	-15	100	102	71	31	100	78	101	.	.	.	.	-4	1004	-18	100	138	94	-83	84	16	100	-3	1597	0	0	.	.	44	100	.	.	.	.	0	0	-17	100	.	.	15	100	-17	100	22	100	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	20	100	30	95	.	.	0	0	.	.	-18	100	.	.	.	.	0	0	8	100	.	.	-61	71	.	.	0	0	18	100	.	.	18	100	.	.	.	.	17	100	-143	100	17	100	22	100	15	100	.	.	17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-172	124	-70	261	35	231	.	.	.	.	0	0	78	100	.	.	17	100	-34	100	39	100	.	.	507	93
Sorbus aria	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	39	66	-33	102	.	.	-6	1602	.	.	0	100	0	0	.	.	.	.	.	.	30	100	0	0	.	.	26	129	-37	100	0	0	0	0	0	0	0	0	29	165	-17	100	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	-17	100	0	0	-17	100	-69	80	-52	74	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	34	71	106	100	0	0	83	61	2	1275	13	369	110	57	16	100	19	167	-34	71	.	.	0	0	.	.	-53	58	0	0	0	0	.	.	-17	100	.	.	17	100	17	100	0	0	36	71	.	.	-74	100	.	.	.	.	.	.	18	180	123	55	-87	93	.	.	17	100	0	0	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	149	173
Sorbus aucuparia	.	.	.	.	.	.	-161	100	-15	100	.	.	34	255	0	0	.	.	-40	134	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	0	0	-30	100	.	.	.	.	17	186	.	.	18	100	0	0	54	75	0	0	-17	100	.	.	10	264	.	.	-19	225	.	.	-42	100	-19	100	33	71	-37	72	-17	100	0	0	0	0	-18	100	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	168	-22	100	-30	100	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	32	70	-14	258	0	0	0	0	0	0	.	.	0	0	9	100	.	.	0	0	.	.	-18	100	0	0	0	0	-17	100	0	0	.	.	.	.	55	76	.	.	19	100	.	.	-5	100	.	.	-19	100	.	.	102	100	18	178	-8	1834	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	0	0	.	.	-125	235
Sorbus torminalis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-10	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-20	139
Tilia cordata	51	115	38	112	0	0	.	.	.	.	19	100	59	162	-27	177	68	117	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-17	100	.	.	30	72	-7	100	.	.	-37	136	.	.	60	75	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	-12	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-54	100	-15	100	187	100	1	881	40	100	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	19	100	69	100	.	.	.	.	.	.	-36	71	71	100	-25	171	20	203	20	100	28	77	25	150	0	0	.	.	0	0	-19	100	0	0	.	.	.	.	86	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-11	100	.	.	.	.	-138	100	.	.	0	0	.	.	18	100	.	.	0	0	-7	100	.	.	.	.	24	100	.	.	.	.	17	100	-33	100	.	.	493	69
Tilia platyphyllos	94	78	20	100	.	.	-9	100	.	.	.	.	1	3620	92	71	-29	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-271	100	.	.	33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	69	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	100	16	99	-229	100	7	100	.	.	.	.	-68	100	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	0	100	.	.	-20	100	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-80	75	35	100	-33	197	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-329	122
Ulmus glabra	-17	100	17	100	17	100	33	100	.	.	7	100	1	6575	103	88	34	71	0	0	-35	100	0	0	7	100	.	.	53	100	8	100	6	100	69	100	.	.	-48	79	-31	100	-12	100	54	74	.	.	.	.	-8	429	34	71	0	0	-10	184	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	50	89	.	.	43	91	-18	100	15	100	-51	103	0	0	-59	77	.	.	35	71	-17	100	0	13527	.	.	-25	75	0	0	21	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-58	100	70	89	18	100	.	.	0	0	0	0	-11	100	.	.	-18	100	.	.	.	.	55	73	.	.	-7	100	-20	100	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	4989	17	100	-17	100	-23	77	51	75	.	.	.	.	0	0	.	.	351	66
Ulmus minor	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100
autres feuillus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-81	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	285
autres arbustes	0	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	933	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	10	183	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	19	212	86	76	35	100	36	71	0	0	.	.	.	.	.	.	-51	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-46	143	.	.	-21	100	.	.	-8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	100	.	.	.	.	.	.	2	3180	.	.	.	.	18	100	34	371	56	74	.	.	36	100	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	74	18	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	33	100	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	346	62
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	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	0	0	.	.	0	0
total	-305	238	253	205	-524	77	-1430	39	-408	46	-557	65	229	377	-1185	70	174	851	-3327	30	306	155	248	135	-276	78	-10	.	-285	87	-1285	35	252	190	296	152	-418	58	-2732	45	163	338	-604	89	296	242	-507	147	-1080	71	-1739	45	-549	84	-29	3168	-1537	57	-133	176	-557	46	409	124	191	98	-488	45	173	129	689	83	-133	262	51	822	-787	72	-294	195	-510	67	-1373	41	-1697	49	191	241	-699	54	477	120	-269	189	-28	1086	-888	68	-302	73	-914	44	-396	131	-1706	49	263	82	1817	65	67	334	139	369	-534	84	-284	190	73	377	-118	261	122	259	209	96	46	202	-153	288	-36	1088	155	191	356	141	40	803	9	2262	-76	654	-28	1065	426	109	-119	236	-274	114	-461	75	187	319	-915	49	-482	105	-36	337	639	86	291	253	102	463	-245	221	-182	120	-697	55	16	2696	-632	79	410	130	-575	48	-146	393	-224	128	.	.	-26412	19

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. 2285381. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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