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longueur des routes forestières (IFN4) dans la f. protectrice #345
Länge der im LFI4 erhobenen Waldstrassen, die im Schutzwaldperimeter und gleichzeitig innerhalb der LFI-Waldmaske liegen. Der Schutzwaldperimeter wurde vom Bundesamt für Umwelt (BAFU) als GIS-Datei zur Verfügung gestellt (Stand 2013). Die Waldstrassenlänge wird im Wald zu 100% gezählt, am Waldrand und in aufgelösten Bestockungen dagegen nur zu 50%. Zu den Waldstrassen des LFI4 zählen nur die zum Zeitpunkt der LFI4-Erhebung explizit verfügbaren Strassen-/Streckenabschnitte. Da es sich um eine Vollerhebung sämtlicher Strassen handelt, ist die Angabe eines Standardfehlers nicht nötig (es gibt keine stichprobenbedingte Unsicherheit).

superficie de la forêt protectrice (carte du couvert forest.) #346
Fläche des Schutzwaldes innerhalb der Waldmaske des LFI. Die Kriterien für die Definition von Wald bei der Herstellung der Waldmaske wie auch bei der Abgrenzung des Schutzwaldes «Silvaprotect-CH» sind nur annähernd vergleichbar mit denjenigen für den LFI-Waldentscheid, der jeweils im Rahmen der Feldaufnahme auf den Probeflächen durchgeführt wird.Die verwendete Waldmaske basiert auf dem Vegetationshöhenmodell mit Stand 2017. Die Schutzwaldausscheidung beruht auf den Daten von SilvaProtect-CH mit Stand 2013."

viabilité de la route #2239
Die Befahrbarkeit der Strasse gibt an, mit welchem Lastwagentyp eine Strasse befahren werden kann. Dabei sind Achsenzahl und Gesamtgewicht des LKW für die Klassierung ausschlaggebend.

largeur de route #2238
Die Strassenbreite gibt an, wie breit der betreffende Strecken-/Strassenabschnitt ist. Lastwagenstrassen im Schweizer Wald müssen, um in der Erschliessungserhebung erfasst zu werden, eine Mindestbreite von 2.50 m aufweisen. Im Rahmen der Försterumfrage des LFI4 wurden zusätzliche Informationen erhoben. Dabei steht nicht die lastwagenbefahrbare Strasse nach LFI mit 10 t Achslast und einer Mindestbreite von 2.50 m im Fokus, sondern die für die Holzabfuhr relevante Strasse mit mindestens 3 m Fahrbahnbreite und genügender Tragfähigkeit für Fahrzeuge mit einem Gesamtgewicht ab 26 t.

région économique #366
Découpage de la Suisse en 14 régions (2 dans le Jura, 3 sur le Plateau, 3 dans les Préalpes, 5 dans les régions alpines et 1 au sud des Alpes). Les régions économiques sont une subdivision des régions de production selon des points de vue économiques et géographiques.

forêt accessible sans la forêt buissonnante #434
Forêt couverte à moins des deux tiers d'arbustes et accessible à pied.

réseau 1,4 km #410
Réseau d'échantillonnage de l'IFN avec un maillage de 1,4 km. Le réseau 1,4 km est commun à tous les inventaires terrestres précédents, c'est pourquoi il est également appelé réseau de base.

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.

IFN4
longueur des routes forestières (IFN4) dans la f. protectrice divisé par superficie de la forêt protectrice (carte du couvert forest.)
viabilité de la route · largeur de route
découpage régional: région économique
unité: m/ha, total de colonne
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km
état 2009/17
		région économique
		Ouest du Jura		Est du Jura		Ouest du Plateau		Centre du Plateau		Est du Plateau		Ouest des Préalpes		Centre des Préalpes		Est des Préalpes		Nord-ouest des Alpes		Centre des Alpes		Nord-est des Alpes		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
viabilité de la route	largeur de route	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±	m/ha	±
pas d'indication	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	.	0.0	.	0.0	.
	2.5 - 2.9 m	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	3.0 - 3.4 m	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	3.50 m et plus large	0.0	.	0.0	.	0.0	.	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	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
camion de 18 t à 4 essieux	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	.	0.0	.	0.0	.
	2.5 - 2.9 m	1.0	.	6.3	.	1.1	.	2.3	.	1.9	.	0.4	.	0.8	.	0.9	.	0.7	.	0.3	.	1.0	.	0.6	.	2.7	.	1.5	.	1.3	.
	3.0 - 3.4 m	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	3.50 m et plus large	0.0	.	0.0	.	0.0	.	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	1.0	.	6.3	.	1.1	.	2.3	.	1.9	.	0.4	.	0.8	.	0.9	.	0.7	.	0.3	.	1.0	.	0.6	.	2.7	.	1.5	.	1.3	.
camion de 26 t à 3 essieux	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	.	0.0	.	0.0	.
	2.5 - 2.9 m	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	3.0 - 3.4 m	1.7	.	1.7	.	1.5	.	1.0	.	1.7	.	2.9	.	1.8	.	1.0	.	5.1	.	3.7	.	1.5	.	6.6	.	3.9	.	1.1	.	2.9	.
	3.50 m et plus large	0.0	.	0.2	.	0.0	.	0.0	.	0.1	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.1	.	0.1	.	0.0	.	0.6	.	0.0	.	0.3	.	0.2	.
	total	1.7	.	1.9	.	1.5	.	1.0	.	1.8	.	2.9	.	1.8	.	1.0	.	5.2	.	3.8	.	1.5	.	7.2	.	4.0	.	1.5	.	3.1	.
camion de 28 - 44 t à 4 essieux	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	.	0.0	.	0.0	.
	2.5 - 2.9 m	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	3.0 - 3.4 m	5.3	.	0.9	.	2.7	.	4.0	.	8.6	.	3.2	.	4.5	.	4.3	.	3.8	.	1.3	.	1.0	.	1.7	.	1.8	.	0.7	.	2.3	.
	3.50 m et plus large	0.1	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.1	.	0.0	.	0.2	.	0.0	.	0.4	.	0.0	.	0.0	.	0.5	.	0.0	.	0.4	.	0.2	.
	total	5.4	.	0.9	.	2.7	.	4.0	.	8.8	.	3.2	.	4.7	.	4.3	.	4.2	.	1.3	.	1.0	.	2.2	.	1.8	.	1.1	.	2.5	.
camion de 40 - 44 t à 5 essieux au moins	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	.	0.0	.	0.0	.
	2.5 - 2.9 m	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.
	3.0 - 3.4 m	20.7	.	32.7	.	16.8	.	28.5	.	16.9	.	7.7	.	8.7	.	6.3	.	3.5	.	1.2	.	5.2	.	2.6	.	0.7	.	0.2	.	4.5	.
	3.50 m et plus large	2.2	.	8.9	.	3.0	.	2.4	.	0.8	.	0.3	.	0.5	.	1.0	.	0.3	.	0.1	.	0.2	.	1.2	.	0.2	.	0.1	.	0.6	.
	total	22.9	.	41.7	.	19.8	.	30.9	.	17.7	.	8.0	.	9.2	.	7.3	.	3.8	.	1.2	.	5.4	.	3.8	.	0.9	.	0.2	.	5.1	.
total	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	.	0.0	.	0.0	.
	2.5 - 2.9 m	1.0	.	6.3	.	1.1	.	2.3	.	1.9	.	0.4	.	0.8	.	0.9	.	0.7	.	0.3	.	1.0	.	0.6	.	2.7	.	1.5	.	1.3	.
	3.0 - 3.4 m	27.6	.	35.3	.	21.0	.	33.5	.	27.2	.	13.7	.	15.0	.	11.7	.	12.5	.	6.2	.	7.7	.	10.9	.	6.4	.	2.0	.	9.7	.
	3.50 m et plus large	2.3	.	9.1	.	3.0	.	2.4	.	1.0	.	0.3	.	0.7	.	1.0	.	0.7	.	0.1	.	0.2	.	2.3	.	0.3	.	0.8	.	1.1	.
	total	30.9	.	50.7	.	25.0	.	38.2	.	30.1	.	14.5	.	16.5	.	13.5	.	14.0	.	6.6	.	8.9	.	13.7	.	9.4	.	4.3	.	12.1	.

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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. 1991426. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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