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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.

IFN4–IFN5
exploitations et mortalité selon la cause du dépérissement
propriété (2 classes) · motif du dépérissement
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³/an
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
		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
propriété (2 classes)	motif du dépérissement	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	intervention sylvicole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	vent	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	poids de la neige lourde	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	avalanche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	lave torrentielle, glissement de terrain	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	crue	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	incendie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	insectes	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	champignons, virus, bactéries	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	animaux sauvages	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	animaux domestiques	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres causes humaines	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	cause inconnue	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	perte de vitalité due à la sécheresse	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres pertes de vitalité	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	.
publique	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
	intervention sylvicole	724	11	220	25	289	25	367	18	487	16	122	48	167	36	181	24	49	47	40	73	122	40	77	37	313	20	144	33	3297	6
	vent	26	34	30	38	37	57	84	45	26	35	11	57	51	40	50	49	4	89	14	55	43	48	40	44	80	34	89	42	584	13
	poids de la neige lourde	5	60	3	61	3	100	0	.	15	46	2	79	1	80	30	53	3	60	2	74	0	71	23	30	33	29	21	25	140	16
	avalanche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	8	100	0	0	5	71	2	82	11	63	2	74	30	40
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	90	0	.	1	86	0	100	0	.	4	66
	lave torrentielle, glissement de terrain	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	100	1	100	0	.	3	60
	crue	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100
	incendie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100
	insectes	155	25	57	52	10	41	34	47	189	31	12	71	52	64	33	44	7	63	51	72	35	64	48	32	58	48	46	37	788	13
	champignons, virus, bactéries	13	48	35	31	1	76	12	55	83	28	4	91	4	72	20	54	6	74	4	59	6	55	0	100	4	76	6	58	198	15
	animaux sauvages	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	5	87
	animaux domestiques	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100
	autres causes humaines	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	2	100	0	.	0	.	0	.	4	59
	cause inconnue	4	56	15	40	4	60	0	100	7	40	1	58	4	66	33	44	12	50	3	71	8	42	15	31	14	29	21	25	142	14
	perte de vitalité due à la sécheresse	153	19	62	40	43	42	27	38	31	35	2	64	23	34	10	50	8	56	18	39	5	51	45	26	33	26	43	26	503	10
	autres pertes de vitalité	10	28	4	100	4	50	4	43	10	45	4	59	2	93	19	37	4	64	2	59	4	81	15	38	32	23	58	19	172	11
	total	1093	9	428	17	390	21	527	16	847	13	159	39	303	25	381	18	101	28	136	36	232	29	268	17	587	14	431	17	5879	4
privée	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
	intervention sylvicole	135	26	47	63	118	41	301	22	267	19	41	50	513	24	259	27	89	47	21	81	17	99	26	52	73	44	15	46	1924	10
	vent	11	48	24	58	15	56	112	34	99	32	3	71	117	30	72	37	39	47	2	100	17	83	0	0	16	53	11	43	539	13
	poids de la neige lourde	3	97	12	100	0	.	0	100	4	66	2	91	6	59	8	62	8	73	0	0	2	100	8	47	6	49	9	38	69	25
	avalanche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	3	59	1	100	0	.	11	64
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100
	lave torrentielle, glissement de terrain	0	.	0	.	0	.	0	100	0	0	0	.	5	100	2	100	4	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	12	59
	crue	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	incendie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100
	insectes	101	80	10	100	22	51	106	38	119	34	27	63	63	29	56	49	12	68	0	.	0	100	3	87	4	100	8	29	532	20
	champignons, virus, bactéries	27	55	6	100	13	67	6	68	66	34	1	87	20	52	24	43	3	100	1	100	12	69	2	100	4	83	3	70	187	18
	animaux sauvages	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	2	89
	animaux domestiques	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	1	100	0	.	3	63
	autres causes humaines	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	2	72
	cause inconnue	6	58	4	92	1	61	0	100	21	47	2	64	17	48	12	36	7	43	0	.	0	100	22	79	3	59	27	53	122	22
	perte de vitalité due à la sécheresse	35	25	6	77	36	45	50	33	10	51	10	100	53	35	6	70	12	100	6	44	0	72	6	43	6	42	23	24	259	14
	autres pertes de vitalité	10	48	0	100	3	56	3	63	23	37	7	51	1	72	14	33	7	46	0	.	4	45	4	48	7	37	37	22	120	13
	total	330	28	112	36	207	28	578	17	607	14	94	31	795	17	454	19	193	29	30	58	53	46	75	31	121	30	136	19	3786	6
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
	intervention sylvicole	860	10	267	24	406	21	667	14	753	12	163	38	681	20	439	19	138	35	62	55	138	37	103	31	385	18	159	31	5220	5
	vent	37	27	55	33	51	44	196	27	125	26	14	47	168	24	122	30	44	44	15	51	60	42	40	44	96	29	100	38	1123	9
	poids de la neige lourde	8	52	16	81	3	100	0	100	19	39	4	61	7	51	38	43	11	58	2	74	3	85	30	25	38	26	31	20	208	13
	avalanche	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	15	71	0	0	5	71	6	48	12	59	2	74	41	34
	chute de pierres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	3	90	0	.	1	86	0	100	0	.	8	60
	lave torrentielle, glissement de terrain	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	.	5	100	2	100	4	100	0	.	1	87	1	100	1	100	0	.	15	49
	crue	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	8	100	0	.	8	100
	incendie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	85	2	85
	insectes	256	35	67	46	33	37	139	31	307	23	40	49	115	33	89	35	20	49	51	72	36	64	51	30	62	45	54	31	1320	11
	champignons, virus, bactéries	40	40	42	30	14	62	18	43	149	21	5	71	24	46	44	34	9	59	5	52	18	49	2	90	8	57	9	45	385	12
	animaux sauvages	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	7	68
	animaux domestiques	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	2	100	1	100	0	100	3	56
	autres causes humaines	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	1	100	0	.	0	100	2	100	0	.	1	100	0	.	6	47
	cause inconnue	11	41	19	36	4	50	1	74	28	37	3	45	21	41	45	34	19	35	3	71	9	41	36	48	17	26	48	31	264	12
	perte de vitalité due à la sécheresse	189	16	69	37	79	30	76	25	40	29	12	84	76	27	16	41	19	66	24	31	5	47	52	23	40	23	66	19	763	8
	autres pertes de vitalité	20	28	4	90	6	37	7	36	33	29	11	38	2	71	33	25	11	37	2	59	8	48	19	31	39	20	95	14	292	8
	total	1423	9	540	15	596	16	1105	11	1454	9	253	27	1100	14	834	13	295	21	166	31	285	25	343	15	707	13	566	13	9665	3

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. 1849317. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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