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accroissement (accroissement brut) #11
Augmentation du volume du bois de tige en écorce de tous les arbres et arbustes avec un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) d’au moins 12 cm ayant survécu entre deux inventaires, le volume du bois de tige en écorce du passage à la futaie, et l’augmentation modélisée du volume du bois de tige en écorce des pertes durant la moitié de la période d’inventaire.

étages de végétation NaiS (6 classes) #2633
Étages de végétation selon la nomenclature du guide Gestion durable des forêts de protection (NaiS; Frehner et al. 2005), ramenée à six classes. Cette variable constitue une simplification des étages altitudinaux de végétation NaiS en dix classes (NAISHSTKOMB), résultant de la fusion des classes «hyperinsubrique», «collinéen» et «collinéen avec hêtre» dans la classe «hyperinsubrique et collinéen», et des classes «montagnard inférieur», «montagnard supérieur» et «montagnard inférieur/supérieur» dans la classe «montagnard inférieur et supérieur». Les indications sont basées, d'une part, sur les étages de végétation déterminés par les experts (placettes forestières accessibles de l'IFN4 sur le réseau de 1,4 km; Arge Frehner et al. 2020) et, d'autre part, sur les étages de végétation modélisés pour la période 1981-2010 (autres placettes; Zischg et al. 2021).

essence principale #90
Espèce d'arbre et d'arbuste à partir d'un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) de 12 cm, avec des classes individuelles pour les dix espèces ou groupes d'espèces les plus fréquents en Suisse («essences principales») et les classes «autres résineux» et «autres feuillus» pour les autres espèces. Les essences principales sont les épicéas (Picea spp.), les sapins (Abies spp.), les pins (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), les mélèzes (Larix spp.), l'arole (Pinus cembra), le hêtre (Fagus sylvatica), les érables (Acer spp.), les frênes (Fraxinus spp.), les chênes (Quercus spp.) et le châtaignier (Castanea sativa). Source: relevé de terrain (MID 50: Baumart)

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 IFN1-IFN5 #2382
Forêt dont moins des deux tiers de la surface était couverte d'arbustes et qui était atteignable à pied lors des cinq inventaires IFN1 (1983-1985), IFN2 (1993-1995), IFN3 (2004-2006), IFN4 (2009-2017) et IFN5 (2018-2026).

réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5 #1746
Sous-réseaux 1, 2, 3, 4 et 5 des relevés de terrain sur le réseau d'échantillonnage avec un maillage de 1,4 km (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.

IFN3–IFN4
accroissement (accroissement brut)
étages de végétation NaiS (6 classes) · essence principale
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 2004/06–2009/17
		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
étages de végétation NaiS (6 classes)	essence principale	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	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	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	.
subalpin supérieur	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-1	340	6	70	3	66	9	60
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	94	3	136	0	100	3	115
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	35	40	37	34	5	57	75	25
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	9	61	13	41	0	100	22	34
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	48	0	.	1	48
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	125	0	.	0	100	0	110
	indéterminable	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	.	43	35	60	26	8	46	111	20
subalpin	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	27	55	28	37	3	96	56	37	18	46	36	45	98	31	218	18	60	31	549	11
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-4	100
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	7	98	0	.	1	70	0	.	0	.	1	65	1	96	0	.	11	77
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	100	0	100	0	0	70	26	9	139	8	167	82	32
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	59	14	47	0	.	17	40
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	73	0	.	0	66
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	145	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	1	83
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	0	0	1	103	0	.	0	100	2	45	1	52	0	100	4	32
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	27	55	32	40	3	96	56	37	19	46	36	45	175	21	243	18	69	35	661	10
haut-montagnard	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	6	85	0	.	9	62	0	.	0	.	72	35	76	25	39	35	120	26	35	58	8	94	173	20	226	19	185	21	944	9
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	56	2	83	1	85	3	346	8	75	0	100	27	56	21	45	18	51	103	26
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	-3	140	0	.	33	47	-2	782	7	89	33	67
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	4	79	0	.	1	100	50	32	22	47	20	76	96	24
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	100	0	.	0	.	0	0	0	100	0	.	-3	102
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	71
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	92	-1	779	3	143
	érable	0	100	0	.	0	102	0	.	0	.	2	64	2	53	0	71	9	64	0	.	0	.	5	55	6	65	0	150	23	31
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	-6	152	-1	1189	0	100	-6	178
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	72	1	72
	autres feuillus	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	3	64	1	86	0	114	1	51	1	66	1	72	21	32	30	38	11	50	68	22
	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
	total	6	83	0	.	9	62	0	.	0	.	107	29	81	24	41	36	134	26	41	53	10	78	307	17	304	17	242	19	1263	8
montagnard inférieur et supérieur	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	394	10	14	61	83	30	133	22	141	19	200	19	272	14	283	16	61	34	67	29	99	22	32	44	62	46	17	95	1866	5
	sapin	334	11	5	73	37	35	113	25	70	28	69	37	260	16	145	17	36	32	30	31	29	32	24	53	15	45	31	38	1219	6
	pin	16	73	2	109	0	134	3	69	2	321	0	.	0	768	1	145	0	100	0	.	0	.	-5	78	0	933	0	.	21	71
	mélèze	0	59	-1	134	1	73	1	60	4	90	0	.	0	100	1	67	5	84	0	.	1	161	-1	134	1	316	24	36	31	31
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	-1	442	1	51	7	97	15	49	12	73	0	0	1	60	-2	126	0	100	0	0	0	100	0	0	0	.	0	.	34	44
	hêtre	252	12	42	38	28	37	78	27	81	25	51	35	138	20	103	25	16	194	18	50	38	27	31	55	7	158	97	39	983	8
	érable	28	35	4	177	1	347	2	282	-3	344	19	38	24	53	42	24	0	1521	7	53	9	81	-1	617	5	76	6	49	144	19
	frêne	34	24	1	180	12	56	5	153	23	53	10	76	27	43	12	136	11	101	2	331	-3	168	5	104	1	71	5	38	144	21
	chêne	2	178	0	151	1	69	0	9288	2	128	2	80	2	98	0	.	0	2433	0	100	0	.	2	86	1	100	1	66	14	47
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	610	0	610
	autres feuillus	19	27	1	335	3	67	1	214	7	42	7	42	8	73	-4	174	14	43	6	56	10	46	2	53	7	80	29	37	106	17
	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
	total	1080	6	70	32	174	22	351	16	339	16	359	16	732	10	581	12	144	29	130	21	183	18	89	34	98	35	211	22	4562	4
submontagnard	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	53	25	75	30	95	26	278	15	334	13	0	.	26	35	-6	152	-3	385	3	65	0	100	0	0	8	87	0	.	870	8
	sapin	39	24	27	32	37	35	196	17	113	22	0	.	50	36	2	71	2	74	7	75	0	.	0	.	4	65	0	.	482	10
	pin	3	120	0	53477	7	54	15	41	14	33	0	.	5	77	0	.	0	.	1	100	0	.	0	100	1	119	0	.	45	31
	mélèze	0	100	-1	260	12	55	4	77	6	60	0	.	1	100	2	78	1	288	0	.	0	.	0	.	1	81	0	.	26	34
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	100	12	82	6	100	8	68	5	53	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	31	41
	hêtre	119	21	73	32	82	29	187	16	226	13	4	100	32	39	15	81	13	71	21	60	5	72	8	78	4	53	0	.	788	8
	érable	6	99	14	26	3	49	11	76	61	28	0	.	8	72	-10	135	-1	550	3	100	0	100	3	94	1	364	0	.	100	26
	frêne	26	40	39	27	41	42	45	30	72	29	0	.	4	65	13	49	2	338	10	70	1	100	1	78	1	221	0	.	256	14
	chêne	17	39	20	49	2	378	19	33	41	32	0	100	1	100	0	8975	2	100	0	282	0	.	1	100	0	.	0	.	103	20
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	56
	autres feuillus	14	54	17	36	46	41	44	48	45	33	1	100	6	64	6	94	8	61	3	75	1	82	4	89	2	110	0	.	196	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
	total	278	15	277	16	333	17	807	10	918	8	5	100	132	23	22	97	25	66	48	44	8	70	17	54	23	49	0	.	2899	4
hyperinsubrique et collinéen	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	0	0	.	1	83	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	74	0	.	10	52	16	39
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	63	0	.	-1	100	1	112
	pin	0	.	0	.	2	95	0	.	1	92	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	58	0	.	0	.	16	45
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	67	0	100	-2	100	1	339
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	2	100
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	-2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	18	51	14	68
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	62	0	.	0	6351	0	831
	frêne	0	.	0	.	-5	71	0	.	-5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	65	0	.	31	47	19	85
	chêne	8	74	0	.	5	95	0	.	1	123	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	1203	2	100	27	30	47	28
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	120	0	100	131	29	128	29
	autres feuillus	0	100	0	.	0	148	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	50	0	.	57	36	61	33
	indéterminable	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0
	total	8	75	0	.	3	155	0	.	-3	197	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	35	2	100	271	18	304	16
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	453	9	90	27	190	19	410	12	475	11	298	15	402	11	318	15	235	18	124	23	144	19	306	16	518	13	277	16	4249	4
	sapin	373	10	32	29	74	25	309	14	184	17	98	31	307	14	146	17	42	39	45	26	30	31	50	39	40	30	47	31	1857	5
	pin	19	64	2	418	9	49	17	37	17	42	0	.	12	69	1	145	1	58	-2	208	0	.	43	41	2	809	7	88	127	25
	mélèze	0	55	-2	122	13	51	5	62	10	51	2	100	1	85	3	57	9	69	0	100	2	94	159	18	70	30	55	41	298	13
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	-3	100	0	.	0	.	12	48	27	31	0	100	34	30
	autres résineux	-1	609	13	76	13	70	22	39	18	54	0	0	1	52	-2	143	0	100	0	100	0	71	0	130	1	40	2	100	71	29
	hêtre	371	10	115	24	110	23	265	14	303	11	57	34	170	17	117	24	28	118	37	39	43	25	37	44	12	84	113	34	1858	5
	érable	34	34	18	43	4	104	13	75	58	34	22	36	34	41	32	55	9	100	10	47	9	79	7	86	12	61	7	61	275	15
	frêne	60	21	40	26	48	39	50	31	89	28	10	76	31	38	26	67	13	101	11	82	-2	283	1	1051	1	611	36	40	429	12
	chêne	28	36	20	49	9	111	19	33	44	31	2	73	3	82	0	8975	2	118	0	158	0	.	2	115	3	83	28	29	165	16
	châtaignier	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	2	88	0	100	131	29	117	28
	autres feuillus	34	28	19	41	49	38	46	47	53	28	11	34	14	48	3	334	23	33	10	42	12	41	35	24	40	33	97	24	437	11
	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
	total	1371	5	348	14	519	13	1158	8	1251	7	500	13	974	8	643	11	360	17	236	17	239	16	654	11	727	10	800	10	9919	2

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. 1387814. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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