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Estimation et erreur standard de l’estimation

Les résultats publiés dans les tableaux IFN sont des estimations portant sur des paramètres de la forêt suisse (paramètres de population) dont les valeurs réelles ne sont pas connues et qui sont donc extrapolées (estimées) à partir des données de l’échantillon de l’IFN. Les extrapolations contiennent des incertitudes. Cependant, la précision de l’extrapolation opérée à partir de l’échantillon aléatoire de l’IFN peut être estimée de façon fiable. Pour ce faire, tous les tableaux IFN indiquent une seconde valeur à côté de l’estimation: l’erreur standard de l’estimation.

La plupart des tableaux indiquent l’erreur standard relative (« ±% »), mais parfois, surtout pour les pourcentages estimés, c’est l’erreur standard absolue (« ± ») qui est indiquée. Le rapport entre l’erreur standard absolue et relative est le suivant:

erreur standard relative = erreur standard absolue / estimation x 100

erreur standard absolue = erreur standard relative × estimation / 100

Les données sur la desserte sont issues d’un recensement complet des routes forestières. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire d’indiquer d’erreur standard puisqu’il n’existe pas d’incertitude liée à l’échantillonnage.

Intervalle de confiance de l’estimation

À l’aide de l’estimation et de son erreur standard, il est possible de calculer l’intervalle de confiance de l’estimation en indiquant:

sa limite inférieure
estimation - tQ × erreur standard absolue

et sa limite supérieure
estimation + tQ × erreur standard absolue

Si le calcul se fait avec l’erreur standard simple (tQ = 1), on obtient l’«intervalle de confiance à 68%». On peut alors admettre que la valeur réelle du paramètre de la population se situe avec une probabilité de 68% dans cet intervalle de confiance. Si l’on utilise l’erreur standard double pour le calcul (tQ = 2), la valeur réelle du paramètre se situe avec une probabilité de 95% dans l’intervalle de confiance, à savoir l’«intervalle de confiance à 95%».

Significativité de l’estimation

L’intervalle de confiance permet d’examiner statistiquement si le paramètre de population estimé est plus grand ou plus petit qu’une certaine valeur de référence, respectivement si deux paramètres de population estimés se distinguent effectivement (dans la population réelle). Dans la pratique, le processus adopté est le suivant: lorsqu’une valeur de référence est située hors de l’intervalle de confiance, on admet que la valeur estimée pour la population se distingue significativement de la référence; si la valeur de référence se situe à l’intérieur de l’intervalle, on interprète la différence entre valeur estimée et valeur de référence comme aléatoire et donc non significative. Pour comparer deux paramètres de population, on considère qu’ils se distinguent de façon significative lorsque leurs intervalles de confiances ne se superposent pas.

Traitement de valeurs manquantes

Lors du calcul des résultats, on ne dispose pas toujours de données pour toutes les combinaisons de catégories des variables de classification et du découpage régional^*. Cela indique dans la plupart des cas que le paramètre estimé à l’aide de la variable cible n’apparaît pas ou seulement très rarement. Généralement, on introduit (« impute ») alors la valeur 0. Mais comme cette valeur n’est pas issue de mesures directes, l’erreur standard correspondante est représentée par un point [.]. Lorsqu’on se réfère à la valeur supposée de 0 lors d’un calcul, par exemple pour indiquer des pourcentages ou certaines estimations de changements, il n’est pas possible d’indiquer une valeur. Dans ce cas, on introduit un point [.] pour la valeur estimée et l’erreur standard.

Par exemple, on n’a jusqu’ici ni trouvé ni mesuré d’arole sur le Plateau (volume des aroles selon les régions de production). On peut donc admettre que si les valeurs manquent, c’est que l’arole n’est effectivement pas présent dans cette région et que son volume doit y être de 0.

^* p. ex. combinaison de la catégorie « arole» de la variable de classification « essence » et de la catégorie « Plateau » du découpage régional

Changements

L’IFN distingue deux types de changements:

Le premier concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes de changement telles que l’accroissement, l’exploitation, la mortalité ou les disparitions. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles d’inventaires successifs, p. ex. IFN3-IFN4. Lors de leur évaluation, la catégorie de la variable de classification du second cycle d'inventaire est attribuée à celle du premier cycle d'inventaire. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de la catégorie d’un inventaire à l'autre (p. ex. de la propriété privée à la propriété publique).

Pour le second type de changements, on utilise les différences de variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume sur pied ou la surface forestière afin d’établir un bilan du changement entre deux cycles d’inventaire. Ces variables cibles sont habituellement utilisées pour représenter des états, p. ex. dans l’IFN4, mais peuvent aussi révéler les changements entre deux inventaires quels qu’ils soient, p. ex. LFI1-LFI4. Lors de leur évaluation, on tient compte du changement d’une catégorie de la variable de classification. Ainsi, il est possible de constater p. ex. que la surface de la forêt sans la forêt buissonnante a augmenté. Cela n’a d’effet que pour les variables de classification qui peuvent effectivement changer de caractéristiques, p. ex. l’appartenance à la surface forestière ou l’état de l’arbre.

IFN5
nombre de tiges
essence (56 classes)
découpage régional: canton
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
	canton
	AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		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	±%
pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Abies alba	1039	30	283	39	929	39	13358	9	759	30	2226	24	34	100	194	46	1044	23	3876	16	6015	16	3634	19	231	38	1172	29	1721	17	142	60	1623	29	1458	25	1228	30	1227	29	1461	28	5897	13	1532	24	488	44	1137	19	52707	4
Larix decidua, Larix kaempferi	350	50	0	.	0	.	185	37	14	71	121	68	0	.	7	100	7754	10	7	100	73	57	7	100	0	.	52	100	433	50	31	64	7	100	14	100	211	70	6350	14	0	.	1003	47	8371	11	7	100	159	43	25155	6
Picea abies	2679	21	1649	30	1493	29	26932	7	770	39	7611	17	52	74	2652	25	40128	6	1106	22	7329	15	3595	16	1950	44	5970	21	8423	14	1090	33	1742	33	4699	17	2567	22	8831	17	4751	20	12342	11	19216	9	663	39	4925	18	173164	3
Pinus cembra	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3963	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	1791	22	0	.	0	.	5813	15
Pinus mugo subsp. uncinata	0	.	0	.	0	.	215	53	0	.	0	.	0	.	0	.	2636	28	0	.	0	.	0	.	66	100	530	90	0	.	0	.	0	.	273	65	0	.	270	65	46	73	0	.	465	46	0	.	0	.	4500	21
Pinus mugo subsp. mugo	0	.	0	.	0	.	249	81	0	.	0	.	0	.	0	.	644	34	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	18	100	0	.	0	.	58	100	0	.	0	.	87	100	0	.	156	62	0	.	0	.	1229	27
Pinus nigra	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	31	100	0	.	0	.	0	.	48	77	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	96	53
Pinus strobus	0	.	0	.	0	.	38	55	38	100	39	100	0	.	0	.	0	.	32	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	7	100	170	40
Pinus sylvestris	115	60	0	.	0	.	940	33	221	35	125	52	59	100	0	.	2116	25	155	46	151	52	82	72	0	.	0	.	203	71	203	43	324	36	0	.	149	39	61	59	225	59	119	51	4205	23	0	.	454	28	9907	12
Pseudotsuga menziesii	122	61	0	.	0	.	260	32	98	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	97	51	0	.	0	.	0	.	56	100	21	100	0	.	0	.	17	100	24	100	0	.	47	72	0	.	0	.	54	73	795	22
Taxus baccata	52	75	0	.	54	74	35	71	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	51	74	15	100	17	100	0	.	17	100	164	44	0	.	195	54	18	100	17	100	20	100	0	.	281	56	17	100	0	.	366	63	1338	24
autres résineux	14	100	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	76
Acer campestre	59	59	0	.	0	.	18	100	68	54	0	.	0	.	15	100	55	74	109	47	0	.	0	.	63	100	0	.	0	.	17	100	98	61	0	.	0	.	58	76	0	.	138	41	225	62	0	.	7	100	932	21
Acer opalus	0	.	0	.	0	.	53	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	41	85	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	604	37	166	48	0	.	0	.	865	28
Acer platanoides	50	55	0	.	0	.	213	40	284	49	56	73	0	.	15	100	40	84	48	74	34	100	26	78	18	100	0	.	180	51	41	100	45	86	48	79	17	100	0	.	18	100	249	43	138	68	0	.	154	62	1677	16
Acer pseudoplatanus	974	21	28	79	530	42	4301	13	591	29	944	26	20	100	821	31	887	27	700	26	920	20	1213	31	255	33	542	64	1864	18	173	56	1311	26	820	32	880	27	1518	30	419	36	2703	20	1429	31	149	53	1869	20	25862	6
Aesculus hippocastanum	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	7	100
Alnus glutinosa	175	50	0	.	0	.	141	50	19	100	0	.	0	.	0	.	187	100	66	100	152	79	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	150	100	22	100	265	57	428	41	0	.	219	51	0	.	0	.	364	47	2205	19
Alnus incana	0	.	0	.	69	100	315	61	0	.	241	60	0	.	73	71	2324	35	51	100	303	61	17	100	47	100	15	100	347	67	0	.	17	100	635	48	153	89	545	39	583	75	171	92	637	49	17	100	0	.	6563	17
Alnus viridis	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	43	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	43	100
Betula pendula	112	46	0	.	59	79	526	56	0	.	54	73	0	.	0	.	1306	31	0	.	17	100	0	0	0	.	17	100	42	72	0	.	34	100	17	100	124	81	5741	17	87	66	0	.	1383	26	0	.	87	64	9607	12
Betula pubescens	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	18	100	0	.	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	7	100	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	100	49
Carpinus betulus	356	31	0	.	0	.	117	55	203	48	34	100	69	79	0	.	0	.	280	50	27	74	0	.	0	.	0	.	35	100	35	71	129	67	0	.	135	50	80	100	0	.	223	80	55	100	0	.	278	34	2057	16
Castanea sativa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	758	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9735	14	0	.	7	100	238	67	0	.	0	.	10739	13
Fagus sylvatica	4159	14	235	51	400	36	15235	8	3034	20	3458	19	0	.	873	27	2725	20	3439	18	3686	16	1980	17	909	42	1517	28	6263	15	2288	22	4810	15	1819	20	1581	19	11668	13	1155	34	7385	12	2313	27	224	40	4448	14	85602	3
Fraxinus excelsior	814	26	0	.	235	47	1692	19	401	34	1312	25	34	100	311	37	1055	34	612	29	493	30	242	36	521	67	166	56	1322	22	214	43	517	29	682	37	685	23	1858	26	444	42	1767	20	1405	28	101	73	849	21	17732	6
Fraxinus ornus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	298	72	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	298	72
Ilex aquifolium	19	100	0	.	0	.	49	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	51	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	71	0	.	443	52	23	100	18	100	18	100	0	.	0	.	659	37
Juglans regia	17	100	0	.	0	.	53	74	17	100	0	.	0	.	0	.	174	46	0	.	25	100	0	.	24	100	22	100	0	.	41	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0	18	100	0	.	17	100	408	27
Laburnum anagyroides	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	29	100	0	.	36	71	37	71	0	.	0	.	103	46
Malus sylvestris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
Ostrya carpinifolia	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	546	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1972	37	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2518	36
Populus alba, Populus x canescens	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	141	71	0	0	0	.	0	.	141	71
Populus nigra s.l.	9	100	0	.	0	.	7	100	0	.	8	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	74	22	100	0	.	27	100	0	.	0	.	0	.	111	42
Populus (autres)	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	20	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	61
Populus tremula	20	100	0	.	0	.	67	71	0	.	14	71	0	.	0	.	144	52	8	100	8	100	0	.	0	.	27	100	6	100	0	.	0	.	0	.	0	.	54	55	0	.	93	62	402	39	0	.	20	100	862	23
Prunus avium	110	44	0	.	0	.	528	26	25	100	129	43	0	.	52	58	199	58	34	71	94	51	0	.	0	.	0	.	130	40	0	.	109	59	0	.	30	64	421	28	18	100	161	35	470	45	35	100	93	46	2640	13
Prunus padus	0	0	0	.	0	.	67	100	0	.	0	.	0	.	0	.	38	71	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	136	75	36	100	0	.	17	100	0	.	0	.	68	79	363	39
Pyrus communis, Pyrus pyraster	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100
Quercus cerris	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	120	46
Quercus petraea	115	46	0	.	0	.	180	48	156	64	78	100	222	66	0	.	168	60	28	61	27	100	245	89	0	.	0	.	63	66	140	45	310	72	0	.	62	75	1450	32	61	75	1343	35	333	62	0	.	187	31	5166	16
Quercus pubescens	17	100	0	.	0	.	37	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	463	47	0	.	390	100	793	37	0	.	0	.	1701	32
Quercus robur	105	49	0	.	0	.	315	31	87	64	180	38	45	100	0	.	0	.	136	53	93	49	0	.	22	100	0	.	26	58	52	100	31	63	6	100	275	33	70	45	0	.	247	48	16	100	7	100	157	48	1869	13
Quercus rubra	148	79	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	148	79
Robinia pseudoacacia	52	100	0	.	0	.	33	100	24	100	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1011	42	0	.	0	.	76	71	0	.	0	.	1196	36
Salix (autres)	154	69	0	.	8	100	353	59	17	100	431	47	0	.	0	.	662	31	37	100	78	64	17	100	15	100	22	100	35	71	0	.	104	46	0	.	22	72	313	34	17	100	286	42	476	37	0	.	178	54	3225	14
Sorbus aria	17	100	0	.	0	.	447	31	93	52	45	74	0	.	195	84	114	53	259	58	33	100	141	43	0	.	87	82	127	85	7	100	86	53	48	73	0	.	912	24	126	47	433	47	514	28	0	.	172	51	3857	12
Sorbus aucuparia	0	.	0	.	0	.	662	30	0	.	0	0	0	.	0	.	409	41	19	100	130	49	136	65	33	71	44	100	91	53	0	.	0	.	55	58	0	.	354	37	96	71	449	36	492	38	0	.	20	100	2988	14
Sorbus torminalis	0	.	0	.	0	.	17	100	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100	48	54
Tilia cordata	223	42	0	.	19	100	447	37	0	.	18	100	0	.	0	.	526	43	112	53	8	100	8	100	0	.	0	.	222	85	40	100	17	100	28	100	88	82	1283	27	63	66	347	46	36	71	0	.	134	63	3618	15
Tilia platyphyllos	210	48	0	.	0	.	185	51	0	.	18	100	0	.	55	81	33	100	0	.	0	.	69	100	24	100	0	.	118	54	0	.	0	0	39	71	19	100	27	75	0	.	24	100	431	44	0	.	0	.	1252	21
Ulmus glabra	98	46	0	.	7	100	457	26	62	50	151	59	0	.	0	0	54	74	78	46	58	52	0	.	245	54	79	50	138	46	0	.	83	54	144	45	7	100	133	63	40	61	143	64	0	.	18	100	127	45	2124	13
Ulmus minor	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	17	100
autres feuillus	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	38	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	82	74	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	140	53
autres arbustes	18	100	0	.	0	.	157	73	17	100	17	100	98	100	0	.	249	39	54	74	0	0	0	0	0	.	0	.	17	100	0	.	0	.	0	.	19	100	681	29	0	.	180	72	91	60	0	.	86	60	1685	18
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
total	12403	11	2195	28	3803	24	68944	5	7005	16	17365	11	632	48	5283	18	70961	5	11387	12	19942	10	11500	11	4422	28	10298	16	22059	10	4584	19	11742	13	10938	13	8732	14	58641	5	9721	16	37517	7	47968	6	1710	29	16434	10	476187	1

Table citation

Abegg, M.; Ahles, P.; Allgaier Leuch, B.; Cioldi, F.; Didion, M.; Düggelin, C.; Fischer, C.; Herold, A.; Meile, R.; Rohner, B.; Rösler, E.; Speich, S.; Temperli, C.; Traub, B.,
2023: Swiss national forest inventory - Result table No. 1355768. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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