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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).

propriété (2 classes; état IFN5) #2629
Régime de propriété de la forêt au moment de l'IFN5, caractérisé à l'aide des deux classes «publique» et «privée». Cette variable est utilisée pour l'analyse des changements afin que le changement de propriétaire n'influence pas les résultats. Source: enquête auprès des services forestiers (MID 365: Propriété)

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 IFN3/IFN4 #1429
Forêt couverte par des arbustes sur moins des deux tiers de sa surface et atteignable à pied, tant dans l'IFN3 (2004-2006) que dans l'IFN4 (2009-2017).

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.

IFN3–IFN4
accroissement (accroissement brut)
étages de végétation NaiS (6 classes) · propriété (2 classes; état IFN5)
découpage régional: région économique
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN3/IFN4
réseau: réseau 1,4 km
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)	propriété (2 classes; état IFN5)	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	.
	publique	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	privée	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	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	27	26	25	22	18	44	73	16
	publique	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	20	43	38	25	9	44	68	20
	privée	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	98	1	117	1	100	4	66
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	1	100	0	.	50	22	65	16	30	35	149	12
subalpin	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	300	13	35	3	100	23	29	1	71	11	40	92	16	158	14	52	21	355	9
	publique	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	5	97	5	103	1	96	8	77	9	50	19	57	85	24	118	20	49	28	300	12
	privée	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	57	21	38	0	.	31	35	2	60	0	0	15	41	26	39	-2	100	106	18
	total	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	18	63	37	25	5	83	60	21	12	40	27	35	198	13	309	11	105	17	774	7
haut-montagnard	pas d'indication	6	55	0	.	1	78	0	.	0	.	48	28	45	26	28	34	58	22	20	32	9	41	148	13	228	12	109	15	699	6
	publique	3	88	0	.	5	62	0	.	0	.	15	44	35	27	20	38	21	53	22	57	7	57	148	18	143	19	140	19	553	9
	privée	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	59	31	16	46	10	54	67	26	2	110	-1	100	46	36	61	30	11	53	270	13
	total	10	47	0	.	6	49	0	.	0	.	119	19	94	18	57	24	144	16	44	28	16	35	342	10	450	9	254	11	1526	5
montagnard inférieur et supérieur	pas d'indication	561	7	49	25	120	20	95	20	139	15	172	15	386	9	311	11	84	20	67	24	77	23	56	26	44	24	96	20	2264	4
	publique	478	8	29	41	68	26	58	31	78	24	135	20	158	17	185	16	54	27	45	25	83	20	30	46	51	38	114	22	1574	5
	privée	133	17	9	75	33	44	144	19	126	20	80	27	263	13	165	18	30	61	32	35	29	39	21	54	8	63	23	50	1102	7
	total	1185	4	92	20	224	15	292	13	345	11	389	11	821	6	676	8	181	16	143	16	190	14	109	21	104	20	225	14	4995	2
submontagnard	pas d'indication	114	15	126	15	182	14	280	11	456	9	10	78	33	33	23	35	13	40	1	207	11	61	12	46	1	100	0	.	1264	5
	publique	113	17	128	17	112	22	234	14	314	11	3	100	33	37	12	89	6	129	12	64	3	100	9	54	11	57	0	.	990	6
	privée	46	32	29	46	84	26	228	15	213	15	0	.	42	31	0	7049	9	68	17	58	2	100	2	100	2	75	0	.	677	8
	total	270	10	282	11	370	10	736	7	986	6	13	70	103	20	39	36	30	34	24	42	17	51	24	34	13	46	0	.	2913	3
hyperinsubrique et collinéen	pas d'indication	0	.	0	.	6	62	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	11	31	2	77	137	14	161	13
	publique	2	100	0	.	2	91	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	15	38	0	.	80	23	99	20
	privée	2	100	0	.	0	1794	0	.	-1	217	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	68	1	100	78	27	80	26
	total	4	74	0	.	11	54	0	.	3	198	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28	23	3	62	297	10	346	10
total	pas d'indication	680	6	174	13	310	11	375	10	598	7	233	13	476	8	365	10	179	13	91	19	107	18	346	8	456	8	413	8	4851	2
	publique	596	7	158	16	185	16	292	13	391	10	160	18	228	14	216	15	89	23	88	21	112	18	308	12	359	11	390	11	3632	3
	privée	180	15	38	39	115	22	372	11	336	12	153	19	343	11	174	17	137	21	54	28	31	38	87	23	99	22	112	22	2270	5
	total	1468	4	375	9	612	8	1027	6	1335	5	543	9	1052	5	773	7	415	10	228	13	249	12	747	6	943	6	913	5	10810	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. 1416098. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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