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nombre total de tiges #3
Nombre de tiges de tous les arbres et arbustes vifs et morts (sur pied et à terre) d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP). Le nombre total de tiges est la somme du nombre de tiges et du nombre de tiges de bois mort.

étages de végétation NaiS (3 classes) #2668
Étages de végétation selon la nomenclature du guide Gestion durable des forêts de protection (NaiS; Frehner et al. 2005), ramenés à trois classes. Cette variable constitue une simplification des étages altitudinaux de végétation NaiS en six classes (NAISHSTKOMB6KL), en regroupant les classes «hyperinsubrique et collinéen» et «submontagnard» dans la classe «hyperinsubrique, collinéen et submontagnard», les classes «montagnard supérieur et inférieur» et «haut-montagnard» dans la classe «montagnard», et les classes «subalpin» et «subalpin supérieur» dans la classe «subalpin». 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).

diamètre à hauteur de poitrine (10 classes) #1317
Diamètre à hauteur de poitrine (DHP) des arbres et arbustes à partir de 12 cm de diamètre, en dix classes. Source: relevé de terrain (MID 60: Brusthöhendurchmesser, MID 62: Umfang)

région de forêt protectrice #829
Découpage de la Suisse utilisé dans l'IFN pour analyser des forêts protectrices. Les six régions de forêts protectrices ont été formées à partir des régions économiques en regroupant certaines régions selon des critères environnementaux et statistiques.

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.

IFN3
nombre total de tiges
étages de végétation NaiS (3 classes) · diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km
état 2004/06
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
étages de végétation NaiS (3 classes)	diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
subalpin	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	36	100	3815	15	1326	24	7659	10	13110	9	3686	12	29632	5
	21-30 cm	27	100	2688	14	710	25	5004	11	6907	8	2326	14	17662	5
	31-40 cm	39	100	1794	15	361	26	3084	10	4155	8	1136	14	10570	5
	41-50 cm	28	100	920	14	207	26	1794	9	2549	8	775	14	6274	5
	51-60 cm	7	100	441	16	144	25	952	11	1448	8	496	13	3488	5
	61-70 cm	4	100	189	22	52	32	394	16	455	12	146	20	1239	8
	71-80 cm	0	.	84	26	24	41	158	19	178	18	95	23	539	10
	81-90 cm	0	.	21	45	8	71	68	27	60	30	46	35	202	16
	91-100 cm	0	.	4	100	8	71	20	45	24	41	22	45	78	23
	>100 cm	0	.	4	100	8	71	16	50	20	45	0	.	48	29
	total	140	100	9959	13	2848	20	19149	9	28907	7	8728	10	69731	4
montagnard	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	38363	4	33984	4	22764	6	15492	8	17143	8	20013	6	147758	2
	21-30 cm	23191	4	20269	5	15406	6	7855	8	7915	8	10080	6	84716	2
	31-40 cm	15485	4	12170	5	8730	6	3819	8	4873	8	4337	7	49414	2
	41-50 cm	9758	3	7842	4	5585	6	1880	9	2909	8	2141	7	30115	2
	51-60 cm	4965	4	4952	5	3347	6	1115	10	1653	8	1161	8	17193	2
	61-70 cm	1788	7	1715	6	1211	8	429	15	629	11	443	11	6215	3
	71-80 cm	551	10	646	9	507	12	221	19	268	15	219	16	2412	5
	81-90 cm	206	22	184	17	136	25	81	27	71	26	99	23	777	10
	91-100 cm	24	41	61	30	49	33	20	45	20	45	45	32	220	15
	>100 cm	11	73	21	53	24	41	4	100	21	45	55	43	136	23
	total	94342	3	81844	4	57759	5	30917	7	35502	6	38592	5	338956	2
hyperinsubrique, collinéen, submontagnard	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	39381	4	3390	17	2512	21	3384	17	673	32	17197	8	66536	3
	21-30 cm	22799	4	1841	17	1420	20	1294	20	309	37	6958	7	34621	3
	31-40 cm	13623	4	871	18	831	20	519	20	167	36	2660	9	18670	4
	41-50 cm	8887	4	578	19	503	21	184	25	107	41	907	11	11165	3
	51-60 cm	5064	4	302	20	163	24	75	35	68	31	398	14	6071	4
	61-70 cm	1567	7	136	27	67	37	34	44	8	71	166	20	1977	6
	71-80 cm	573	10	37	39	46	32	0	.	0	.	103	25	759	9
	81-90 cm	116	21	8	71	5	100	4	100	4	100	57	32	195	17
	91-100 cm	68	30	0	.	0	.	0	.	0	.	29	46	97	25
	>100 cm	17	51	0	.	0	.	0	.	0	.	70	38	87	32
	total	92093	3	7164	15	5546	17	5494	16	1336	29	28545	6	140178	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	12-20 cm	77779	3	41189	4	26601	6	26536	6	30926	6	40896	4	243926	2
	21-30 cm	46016	2	24798	4	17536	6	14153	6	15132	5	19364	4	136999	2
	31-40 cm	29147	2	14835	4	9922	5	7422	6	9195	5	8133	5	78654	2
	41-50 cm	18673	2	9340	4	6295	5	3858	6	5566	5	3824	5	47555	1
	51-60 cm	10035	3	5695	5	3655	6	2142	7	3169	5	2056	6	26752	2
	61-70 cm	3359	5	2040	6	1329	8	856	11	1092	8	756	8	9431	3
	71-80 cm	1123	7	767	8	577	11	379	14	446	11	416	11	3710	4
	81-90 cm	323	16	213	15	150	24	153	19	134	19	202	16	1174	7
	91-100 cm	92	25	66	29	57	30	40	32	45	30	95	23	395	11
	>100 cm	27	42	24	47	32	35	20	45	41	32	125	29	270	16
	total	186575	2	98967	3	66153	4	55559	5	65745	4	75866	3	548866	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. 1319499. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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