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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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IFN4—IFN5
évolution: nombre de tiges
essence (56 classes)
découpage régional: arrondissement forestier (2024)
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 2009/17–2018/26
	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	-118	63	-27	79	20	212	-15	959	-33	83	5	1651	145	63	-130	159	661	50	-468	71	0	0	0	11254	63	129	.	.	50	113	22	216	-73	118	-34	158	34	100	-48	77	-11	74	-71	63	-5	392	14	258	-156	100	368	54	-126	114	527	82	281	50	-70	76	-11	456	289	103	-31	209	14	622	16	201	56	112	-13	526	-8	677	-17	73	-29	116	3	728	-101	79	-21	85	-19	303	-47	81	-21	74	15	218	63	81	-137	78	-41	185	-128	57	-109	76	-241	100	0	0	104	87	0	0	.	.	.	.	0	0	-18	161	-15	100	60	112	25	200	-29	100	-10	293	-56	104	-7	100	70	68	43	95	-34	100	-100	98	-43	100	30	204	1	4453	65	119	154	71	22	93	-106	96	-32	105	-21	160	13	129	12	135	43	67	52	84	-49	101	-10	138	52	79	-43	80	60	114	7	100	-12	100	-70	63	.	.	442	218
Larix decidua, Larix kaempferi	64	95	0	100	109	128	-7	100	.	.	.	.	15	143	-7	100	-28	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-3	100	.	.	66	100	.	.	-6	100	-35	185	-26	68	-77	62	-60	187	-29	578	0	0	0	0	0	0	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-35	100	0	0	-54	100	-6	800	-1	100	-7	100	-7	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	-34	100	137	100	31	121	4	1657	129	72	-9	257	.	.	-18	100	323	45	-52	51	-12	208	.	.	.	.	.	.	-46	81	.	.	-13	100	.	.	-27	100	.	.	78	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	2	100	.	.	0	0	.	.	78	100	62	238	-243	72	-215	38	-7	100	0	0	-10	100	59	74	.	.	-27	73	0	0	-7	100	.	.	47	976
Picea abies	-89	129	-268	131	-205	58	-67	252	-120	83	-429	50	-849	79	-446	63	-24	2412	-855	28	266	87	-69	60	-25	136	.	.	-104	58	-199	224	-134	104	-61	168	52	74	-703	56	384	84	-1	19874	-44	1241	58	905	-75	587	-893	35	-502	32	160	187	-657	53	-330	53	-99	139	3	2290	-14	429	-129	59	-52	143	540	98	362	91	360	87	-39	1099	-102	227	-143	50	-427	55	-671	53	-82	80	-131	71	591	79	-28	73	-194	100	-76	507	-161	87	-22	413	-248	84	-823	47	159	55	1261	68	-213	90	97	100	0	0	0	0	94	67	-27	74	261	91	21	231	12	758	-36	780	208	82	-20	640	-78	344	-254	67	-17	155	133	307	68	274	29	161	-317	51	-268	84	-461	62	-59	357	-461	67	-102	106	-35	74	0	7539	487	41	-25	935	273	94	-256	49	-553	73	-10	2033	-17	865	-118	185	-374	51	-125	111	-189	46	.	.	-8719	29
Pinus cembra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	53	58	.	.	109	100	153	67	160	172	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	58	147	38	130	-38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	533	62
Pinus mugo subsp. uncinata	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	19	216	.	.	.	.	-29	73	112	181	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	66	100	-3	100	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	14	71	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	43	86	.	.	64	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	216	0	100	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	341	70
Pinus mugo subsp. mugo	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	0	0	-49	97	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	58	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	43	201
Pinus nigra	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	106
Pinus strobus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	39	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	225	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	91	64
Pinus sylvestris	-8	92	-28	73	-7	100	-7	100	.	.	-9	100	-33	84	-45	80	-157	96	-67	48	-8	100	-14	100	0	0	.	.	0	0	-46	100	.	.	-31	60	-55	65	.	.	110	110	55	127	0	0	-3	752	-123	75	-7	100	0	0	28	76	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-106	100	.	.	0	0	-129	68	-7	100	7	100	13	164	-8	186	.	.	.	.	.	.	-7	100	-15	71	-24	77	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-8	100	-4	380	0	0	.	.	.	.	.	.	-17	100	0	0	.	.	-7	100	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	-63	100	.	.	-197	56	-171	54	-211	44	.	.	-24	100	-34	82	0	0	-21	253	-28	98	-33	72	0	0	.	.	-1567	22
Pseudotsuga menziesii	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-49	53	.	.	.	.	.	.	.	.	24	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	26	79	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-62	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-23	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-73	119
Taxus baccata	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	18	100	.	.	.	.	-34	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	21	100	0	0	0	0	.	.	.	.	0	0	0	0	7	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	17	100	25	146	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	124	56
autres résineux	-10	100	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	72
Acer campestre	15	110	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	7	100	0	0	-14	122	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	24	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	60	73	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	100	16	111	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	25	100	108	86	.	.	7	100	.	.	-9	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	276	44
Acer opalus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	-52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-25	76	33	223	-15	100	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	43	127	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	975
Acer platanoides	19	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	-6	100	10	100	17	100	0	0	70	78	0	0	17	100	.	.	.	.	.	.	21	100	.	.	.	.	0	0	.	.	-21	100	0	100	-1	100	.	.	-18	218	0	0	-15	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	7	100	10	100	-15	100	-10	108	.	.	21	100	.	.	.	.	0	0	38	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	54	100	17	100	7	100	0	0	.	.	26	133	29	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	6	331	.	.	-36	100	0	0	.	.	17	100	7	100	.	.	.	.	.	.	237	56
Acer pseudoplatanus	307	50	42	98	-164	67	16	248	0	0	35	392	443	43	159	50	176	56	-65	108	51	161	0	29110	-27	176	.	.	-61	100	-2	1957	14	254	-8	205	20	100	63	94	-6	370	-136	100	-25	198	-6	491	19	100	202	56	69	86	28	208	31	177	5	1067	-12	234	51	100	40	80	0	0	-34	97	0	0	-29	222	37	139	1	1426	-45	60	-4	560	37	185	7	293	75	117	-20	104	7	100	150	92	4	1338	17	183	83	100	2	1918	-26	151	148	63	50	74	77	105	7	100	83	60	-39	100	99	92	74	70	36	71	36	71	-35	100	36	71	17	100	74	100	-76	70	-21	86	-28	128	17	100	26	124	.	.	76	100	0	0	-3	100	-24	93	33	71	78	100	-17	100	.	.	329	85	73	100	18	100	231	120	6	345	7	311	123	58	7	901	57	76	-103	81	-135	76	-212	89	.	.	2643	27
Aesculus hippocastanum	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0
Alnus glutinosa	-10	100	-28	100	-27	128	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-93	188	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	100	.	.	7	100	17	100	-35	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-67	100	.	.	0	0	22	100	.	.	-6	139	-7	100	0	0	.	.	-7	100	.	.	.	.	-20	100	0	0	.	.	16	100	-4	738	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	7	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-7	100	-21	100	.	.	-23	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	100	0	0	0	0	.	.	.	.	20	100	117	85	.	.	-120	190
Alnus incana	.	.	.	.	.	.	.	.	-30	100	0	0	-45	146	-97	60	-33	71	17	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	-15	100	-46	100	89	100	0	0	.	.	-83	81	0	0	17	381	-162	146	-159	61	34	327	-55	100	5	1114	30	100	105	74	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	-24	100	-45	74	.	.	.	.	1	2680	-28	100	-21	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	-11	100	90	98	-240	71	80	99	.	.	.	.	-185	70	0	0	-32	100	-38	100	.	.	.	.	-30	198	-20	100	-36	100	0	0	-216	77	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	14619	.	.	-164	64	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-1395	35
Alnus viridis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-65	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-83	81
Betula pendula	19	100	59	57	.	.	17	100	.	.	-10	100	156	71	0	0	52	155	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	-18	96	-192	85	-73	99	-27	135	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	-6	100	-17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	9	100	98	100	0	0	-14	307	252	98	4	988	-41	161	-55	135	-29	150	-543	65	-50	145	11	293	26	100	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	-56	212	-28	460	55	58	.	.	.	.	26	78	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	-345	160
Betula pubescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100
Carpinus betulus	12	172	16	102	0	0	34	70	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	110	76	17	100	-17	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	8037	-13	100	-2	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-42	100	.	.	17	100	0	0	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-42	67	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-37	100	.	.	0	0	-17	100	.	.	.	.	-10	100	-1	2508	17	100	.	.	65	208
Castanea sativa	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-40	146	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-54	121	16	70	-250	123	-545	57	-480	42	23	148	-121	66	-480	37	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	-89	101	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-2026	26
Fagus sylvatica	-1	15084	118	158	-24	350	-254	57	-60	73	-68	64	-58	461	65	357	-301	123	-624	52	130	111	-23	658	-405	53	.	.	-116	71	-312	43	-30	436	126	118	.	.	-330	71	-21	257	-64	143	-26	100	29	242	.	.	-149	124	-46	196	-238	74	-190	63	-155	51	-128	60	21	246	80	119	-107	100	113	100	41	96	-114	97	9	943	-256	57	-47	355	-224	54	-125	97	-25	682	107	193	-118	196	102	146	-121	103	12	201	4	1175	-39	201	-109	62	5	961	-63	126	.	.	19	100	.	.	64	145	-77	149	69	74	223	56	-23	552	26	134	1	9486	0	100	-62	100	29	126	-10	627	-31	92	70	71	-85	72	-113	53	-17	100	9	600	48	185	13	309	-302	46	571	71	-80	74	23	522	54	209	-76	92	.	.	107	63	-69	186	-30	168	-10	112	25	163	28	350	362	89	79	229	13	698	38	90	.	.	-3125	40
Fraxinus excelsior	-45	236	-40	92	-192	54	-62	118	.	.	-135	69	-185	59	-38	368	-31	229	118	128	-116	71	27	223	-48	99	.	.	-33	103	-172	55	122	66	-109	78	-52	100	-252	46	7	100	-17	100	-130	135	36	71	.	.	-208	65	-140	64	-121	58	-228	51	28	92	-89	81	0	0	-17	100	0	0	63	180	.	.	7	802	-77	102	-232	82	-33	63	-211	85	10	1008	-181	106	-51	74	7	303	-56	70	12	375	-130	74	-207	103	-89	59	-119	95	-88	48	-69	98	16	100	0	0	18	100	9	263	-8	100	74	64	-11	716	-37	75	67	63	-62	79	35	125	.	.	-23	203	76	76	-17	184	-12	155	8	100	-30	74	-37	100	76	100	0	0	0	0	-27	71	-41	72	0	0	-117	81	.	.	-88	89	-163	174	97	73	66	137	-39	98	21	170	-222	76	-114	68	-203	49	-4	783	-38	92	-4	474	.	.	-4302	18
Fraxinus ornus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	79	100	-20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	59	139
Ilex aquifolium	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-3	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	106	52	.	.	.	.	.	.	6	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	201	34
Juglans regia	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	8	270	17	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	46	100	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	25	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	24	100	.	.	22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	142	50
Laburnum anagyroides	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	19	94	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2	1298
Malus sylvestris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-52	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-71	78
Ostrya carpinifolia	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	146	74	-80	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	66	203
Populus alba, Populus x canescens	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	230
Populus nigra s.l.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	100	.	.	-23	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	22	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-45	97
Populus (autres)	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-4	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-65	76	.	.	.	.	-18	100	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-94	56
Populus tremula	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	101	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	-55	100	.	.	.	.	-2	100	-7	100	-64	90	-120	111	8	100	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	27	100	.	.	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	52	100	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-27	100	41	63	60	100	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-61	302
Prunus avium	17	101	17	100	-16	148	-17	100	.	.	.	.	44	134	0	100	53	154	17	100	0	0	.	.	-33	75	.	.	35	100	.	.	22	101	37	71	0	0	17	100	0	0	-52	100	0	0	0	0	-10	182	17	100	33	100	0	100	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-1	100	0	0	-37	100	-37	105	.	.	10	183	.	.	50	100	.	.	0	0	.	.	.	.	0	100	0	0	0	0	.	.	30	100	0	0	0	0	.	.	-35	184	.	.	-20	100	33	120	0	0	.	.	.	.	-15	100	-18	100	.	.	.	.	-17	100	0	0	53	73	17	100	.	.	0	0	0	100	-34	100	-17	100	.	.	.	.	0	0	192	100	53	75	27	75	35	100	-26	100	0	0	.	.	0	0	.	.	-2	100	.	.	.	.	410	68
Prunus padus	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	67	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	38	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-25	129	33	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	36	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	200	50
Pyrus communis, Pyrus pyraster	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-8	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-8	100
Quercus cerris	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	-18	114	4	506	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	102
Quercus petraea	-11	93	20	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-15	100	0	0	-14	76	.	.	.	.	.	.	-14	79	.	.	.	.	.	.	.	.	78	100	-214	63	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	0	0	-24	77	.	.	0	0	.	.	-55	76	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	17	100	0	0	.	.	-3	943	.	.	-34	100	.	.	-33	62	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	100	-15	111	.	.	.	.	.	.	-35	88	13	100	-9	264	0	0	-26	76	-6	103	-14	137	.	.	0	0	0	0	-18	100	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	-27	73	.	.	-38	109	0	0	-20	100	-77	72	.	.	0	0	.	.	.	.	-35	100	-8	391	.	.	0	0	0	0	.	.	0	0	-34	100	-37	61	0	0	.	.	-688	30
Quercus pubescens	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-18	100	57	56	0	0	0	0	0	0	36	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	68	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	145	86	-42	72	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	227	69
Quercus robur	0	100	0	0	.	.	34	102	.	.	.	.	0	0	-4	100	15	517	.	.	0	0	24	100	0	0	.	.	0	0	-1	100	-2	86	20	100	45	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	4	1208	-13	100	-25	100	-1	100	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-19	100	0	0	.	.	-21	72	.	.	0	0	7	100	.	.	1	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-15	110	-20	147	-7	98	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	-35	77	-20	100	0	0	.	.	.	.	-8	100	.	.	0	0	.	.	.	.	1	100	17	100	.	.	0	8896	.	.	.	.	-54	100	.	.	0	0	.	.	-103	100	.	.	17	100	.	.	.	.	8	100	-2	100	-7	100	0	0	0	0	-10	100	48	123	20	100	.	.	.	.	-158	120
Quercus rubra	-7	224	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	224
Robinia pseudoacacia	.	.	-69	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	108	71	.	.	.	.	-17	100	3	1519	.	.	100	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	39	402
Salix (autres)	0	0	137	77	.	.	17	100	.	.	0	100	-47	59	0	0	184	109	37	71	.	.	10	183	.	.	.	.	0	0	102	71	135	127	112	62	.	.	.	.	11	100	0	0	74	148	-89	80	16	100	37	100	17	100	.	.	61	77	.	.	.	.	0	0	-34	100	.	.	15	100	0	0	22	100	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	20	100	46	72	.	.	.	.	.	.	-26	77	.	.	-5	100	-18	100	0	0	0	0	-45	73	16	100	18	100	36	71	.	.	-18	100	.	.	.	.	17	100	-75	100	-17	100	22	151	15	100	.	.	37	71	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-24	343	-87	200	-11	776	.	.	.	.	0	0	78	100	.	.	0	0	2	2436	39	100	.	.	822	52
Sorbus aria	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	10	127	1	100	.	.	-37	168	.	.	0	0	-10	100	.	.	.	.	.	.	15	100	0	0	.	.	-34	71	-37	100	0	0	0	0	0	0	0	0	26	77	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	17	232	.	.	.	.	0	0	-21	100	.	.	0	0	0	0	-17	100	-17	100	0	0	0	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	18	100	106	100	0	0	85	54	19	184	-5	820	36	100	16	100	17	107	-34	71	0	0	0	0	.	.	-53	74	-18	100	-17	100	.	.	59	178	.	.	0	0	17	100	0	0	0	0	.	.	-69	100	.	.	.	.	.	.	71	61	70	61	35	71	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	264	85
Sorbus aucuparia	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	55	155	-22	100	.	.	-38	124	.	.	.	.	-22	100	.	.	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	.	.	55	100	0	0	35	100	-2	1213	37	100	0	0	-17	100	.	.	-4	506	.	.	19	100	.	.	-42	100	-19	100	33	71	-37	72	0	0	-37	100	0	0	-18	100	.	.	-15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-15	100	-22	100	-15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	16	100	69	83	0	0	0	0	0	0	.	.	-34	100	0	0	.	.	0	100	.	.	-18	100	-79	91	0	0	-17	100	39	100	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	102	100	52	74	-99	79	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	0	0	.	.	-25	942
Sorbus torminalis	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-10	100	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-38	60
Tilia cordata	52	100	-1	100	0	0	.	.	.	.	0	0	23	267	-23	191	27	92	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-9	100	.	.	.	.	38	247	.	.	33	77	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-12	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-15	100	-47	88	8	100	-39	71	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	-36	100	52	100	.	.	.	.	.	.	-18	100	53	100	5	582	26	102	5	522	20	100	-4	283	0	0	0	100	0	0	-18	100	0	0	.	.	.	.	86	100	0	0	.	.	.	.	.	.	-11	100	.	.	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-10	193	.	.	.	.	17	100	-17	100	.	.	185	108
Tilia platyphyllos	69	79	20	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-97	100	33	124	-29	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-9	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	24	100	.	.	.	.	.	.	0	0	16	99	.	.	10	100	.	.	.	.	-85	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	8	100	.	.	-20	100	.	.	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-53	104	35	100	18	317	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	524
Ulmus glabra	-17	100	0	0	0	0	33	71	.	.	7	100	-2	1284	47	111	17	100	0	0	-52	100	0	0	-10	183	.	.	53	100	8	100	0	0	17	100	.	.	-36	71	-46	100	-6	100	36	71	.	.	.	.	54	58	17	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	74	80	.	.	61	58	.	.	15	100	-89	49	0	0	-18	99	.	.	0	0	-17	100	34	100	.	.	0	100	0	0	0	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	100	70	89	0	0	.	.	0	0	0	0	0	0	.	.	-7	100	.	.	17	100	0	0	.	.	0	0	-20	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	4989	17	100	0	0	-33	100	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	213	82
Ulmus minor	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-21	100
autres feuillus	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	20	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	-118	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-43	299
autres arbustes	0	100	-33	70	.	.	.	.	.	.	.	.	-10	344	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	98	100	.	.	.	.	0	0	1	2971	52	115	0	0	36	71	-17	100	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-62	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	1	100	.	.	.	.	.	.	22	157	18	100	35	100	0	0	92	115	0	0	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	18	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	18	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	52	74	.	.	34	100	.	.	.	.	.	.	337	59
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	.	.	0	0
total	256	159	-46	1071	-512	62	-295	117	-251	55	-586	52	-430	206	-502	111	410	256	-2017	28	498	84	-21	969	-563	54	24	.	-190	79	-654	81	179	187	213	137	-111	162	-1421	39	538	69	-342	111	-375	188	-158	383	-210	335	-544	98	-741	41	363	156	-590	80	-639	39	-371	54	347	111	-34	463	-273	63	322	75	569	95	360	112	274	144	-606	86	-498	78	-806	46	-671	56	-1063	42	40	604	-457	66	646	84	130	220	-178	144	-308	152	-485	59	-408	53	-443	64	-978	53	58	326	1903	64	-12	1818	76	486	-398	114	-178	180	200	175	-202	113	53	629	-84	191	-161	88	-78	387	-55	493	-95	242	-147	203	-174	132	-54	329	85	604	83	302	272	81	-234	101	-237	118	-639	52	414	120	-731	58	-378	86	-65	227	274	125	517	95	171	264	15	3317	-325	55	-583	70	-48	648	41	795	180	252	-405	75	-291	89	-270	94	.	.	-15110	25

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. 2296455. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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