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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)

canton #827
Découpage régional dont les cantons constituent l'unité. Pour des raisons statistiques, les deux demi-cantons de Bâle-Campagne et Bâle-Ville sont regroupés en un seul canton.

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
nombre total de tiges
étages de végétation NaiS (3 classes) · diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)
découpage régional: canton
unité: n/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2004/06
		canton
		AG		AI		AR		BE		BL/BS		FR		GE		GL		GR		JU		LU		NE		NW		OW		SG		SH		SO		SZ		TG		TI		UR		VD		VS		ZG		ZH		Suisse
étages de végétation NaiS (3 classes)	diamètre à hauteur de poitrine (10 classes)	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/ha	±%	n/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	.
	12-20 cm	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	.
	21-30 cm	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	.
	31-40 cm	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	.
	41-50 cm	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	.
	51-60 cm	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	.
	61-70 cm	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	.
	71-80 cm	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	.
	81-90 cm	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	.
	91-100 cm	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	.
	>100 cm	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	.
subalpin	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	.
	12-20 cm	0	.	0	.	0	.	167	16	0	.	0	.	0	.	149	82	170	11	0	.	150	0	0	.	641	53	408	35	239	35	0	.	0	.	50	71	0	.	152	19	134	78	56	44	172	11	0	.	0	.	173	7
	21-30 cm	0	.	0	.	0	.	126	14	0	.	0	.	0	.	50	82	111	8	0	.	50	0	0	.	425	44	267	38	133	41	0	.	0	.	0	.	0	.	112	19	113	25	63	68	105	13	0	.	0	.	114	6
	31-40 cm	0	.	0	.	0	.	108	14	0	.	0	.	0	.	13	41	69	8	0	.	0	.	0	.	58	18	149	52	52	40	0	.	0	.	105	37	0	.	62	19	29	57	56	47	66	11	0	.	0	.	71	6
	41-50 cm	0	.	0	.	0	.	52	13	0	.	0	.	0	.	53	10	46	8	0	.	0	.	0	.	33	84	78	44	25	50	0	.	0	.	40	71	0	.	37	19	27	68	47	38	44	11	0	.	0	.	45	5
	51-60 cm	0	.	0	.	0	.	22	18	0	.	0	.	0	.	47	42	26	8	0	.	0	.	0	.	25	84	14	57	15	36	0	.	0	.	40	35	0	.	26	18	30	34	13	49	24	13	0	.	0	.	25	6
	61-70 cm	0	.	0	.	0	.	5	38	0	.	0	.	0	.	7	81	8	14	0	.	0	.	0	.	16	84	0	.	8	65	0	.	0	.	20	71	0	.	7	28	7	58	18	51	10	20	0	.	0	.	8	10
	71-80 cm	0	.	0	.	0	.	2	49	0	.	0	.	0	.	7	81	4	21	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	60	0	.	0	.	10	71	0	.	3	41	3	92	3	90	5	24	0	.	0	.	4	14
	81-90 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	13	41	1	36	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	0	.	3	90	2	34	0	.	0	.	1	22
	91-100 cm	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	.	0	.	0	41
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	57	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	94	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	44
	total	0	.	0	.	0	.	482	11	0	.	0	.	0	.	339	51	436	5	0	.	200	0	0	.	1198	40	915	31	479	29	0	.	0	.	265	25	0	.	399	11	343	35	261	35	430	7	0	.	0	.	442	4
montagnard	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	.
	12-20 cm	144	30	126	36	155	32	184	6	165	19	217	12	0	.	249	19	215	7	225	14	249	10	187	11	234	24	207	18	183	12	145	26	183	15	200	15	303	25	265	9	303	15	183	9	274	8	133	30	154	20	210	3
	21-30 cm	109	20	121	28	156	18	117	6	120	25	143	13	0	.	202	26	116	7	100	13	154	11	90	14	223	19	139	17	133	11	180	30	112	17	119	16	175	28	137	9	167	15	111	10	153	9	104	27	110	17	128	3
	31-40 cm	49	26	120	16	118	16	75	6	69	20	87	15	0	.	76	22	73	7	84	15	70	11	62	11	129	21	59	16	85	8	107	17	80	14	74	11	101	20	51	11	93	17	68	7	69	9	43	34	84	13	74	2
	41-50 cm	56	19	84	15	72	14	51	5	45	29	48	12	0	.	59	22	45	8	49	11	57	9	40	11	35	23	44	16	49	11	40	34	45	12	47	11	42	24	30	12	42	20	43	8	39	9	38	26	53	11	46	2
	51-60 cm	33	31	50	17	40	21	28	6	17	38	28	14	0	.	33	19	24	8	20	15	30	11	22	12	17	38	22	21	29	11	16	43	24	19	30	15	26	32	15	13	23	19	26	9	20	11	11	43	27	14	25	3
	61-70 cm	7	55	9	33	14	23	10	9	5	55	8	22	0	.	7	34	8	13	7	28	14	16	8	21	4	53	11	29	14	16	2	95	7	47	10	22	9	47	7	18	8	30	10	16	6	20	7	54	9	25	9	4
	71-80 cm	0	.	4	72	0	.	4	14	0	.	3	37	0	.	9	34	4	16	3	35	4	30	4	28	0	.	4	41	6	23	0	.	1	56	5	29	6	57	3	23	5	47	3	24	4	24	0	.	2	36	4	6
	81-90 cm	2	96	1	97	0	.	1	23	0	.	1	61	0	.	2	55	1	27	0	99	0	.	2	39	0	.	0	.	2	51	0	.	0	.	1	48	0	.	1	41	1	98	1	37	2	43	2	96	1	56	1	12
	91-100 cm	3	65	0	.	0	.	0	71	0	.	0	.	0	.	2	55	0	71	0	99	0	99	0	.	0	.	0	.	0	70	0	.	0	.	1	99	0	.	1	50	1	98	0	.	0	70	0	.	0	.	0	22
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	71	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	100	0	100	0	.	0	.	0	36
	total	401	16	517	16	555	11	470	4	422	15	535	9	0	.	637	16	487	4	490	9	578	6	415	6	641	15	486	12	502	7	491	19	452	9	486	9	662	15	510	6	642	10	445	6	567	6	338	18	439	10	498	2
hyperinsubrique, collinéen, submontagnard	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	.
	12-20 cm	160	14	0	.	0	.	172	11	165	20	161	18	229	11	0	.	318	23	161	21	183	19	154	30	0	.	600	41	396	23	268	27	162	21	191	72	234	16	414	8	288	17	234	13	309	16	233	22	141	14	225	4
	21-30 cm	76	13	0	.	0	.	104	11	109	19	101	18	279	25	0	.	163	27	116	17	109	16	47	30	0	.	150	71	206	15	137	19	120	17	97	40	116	17	178	8	324	33	142	12	106	23	100	0	92	14	120	4
	31-40 cm	53	21	0	.	0	.	55	9	85	16	76	19	93	29	0	.	63	20	75	20	77	18	63	36	0	.	10	71	82	26	53	20	75	13	82	37	47	15	54	11	99	16	69	13	43	26	66	5	49	15	60	4
	41-50 cm	38	10	0	.	0	.	41	10	36	21	47	16	33	67	0	.	33	29	53	18	55	20	38	26	0	.	20	71	48	24	49	19	45	16	49	34	34	15	22	15	38	40	40	14	16	27	55	50	35	11	38	4
	51-60 cm	24	12	0	.	0	.	26	10	15	20	27	19	17	67	0	.	16	22	29	19	27	20	18	37	0	.	10	71	21	32	20	24	23	26	20	36	20	19	7	21	11	89	15	20	5	64	27	79	25	14	20	5
	61-70 cm	8	18	0	.	0	.	9	17	12	28	3	41	4	90	0	.	4	44	5	43	10	29	0	.	0	.	0	.	3	66	8	44	4	44	4	90	6	32	3	25	6	89	4	35	2	71	9	79	5	25	6	8
	71-80 cm	3	29	0	.	0	.	3	29	1	99	1	69	0	.	0	.	0	.	1	98	1	68	3	65	0	.	0	.	6	43	1	98	2	59	0	.	5	35	2	39	11	51	3	39	0	.	0	.	2	36	2	12
	81-90 cm	1	49	0	.	0	.	1	49	1	69	0	.	0	.	0	.	1	97	0	.	1	99	0	.	0	.	0	.	2	97	0	.	0	.	0	.	0	99	1	46	0	.	0	.	1	98	0	.	1	50	1	21
	91-100 cm	0	70	0	.	0	.	1	77	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	99	1	59	0	.	0	99	0	.	0	.	0	.	0	34
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	1	98	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	50	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	42
	total	363	9	0	.	0	.	413	7	424	12	418	10	656	13	0	.	599	16	439	11	465	10	322	16	0	.	790	14	765	12	536	15	431	11	443	24	463	10	684	6	777	14	508	8	482	12	490	0	350	8	472	2
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	.
	12-20 cm	158	13	126	36	155	32	180	5	165	15	201	10	229	11	242	19	202	6	206	12	227	9	182	10	284	27	247	16	211	11	234	23	174	12	195	15	249	14	312	6	278	14	193	7	239	6	149	24	146	11	210	2
	21-30 cm	79	12	121	28	156	18	114	5	112	15	131	11	279	25	190	25	116	5	105	10	139	9	83	13	248	20	155	16	141	9	149	16	115	12	114	16	129	15	151	6	173	13	118	8	130	7	103	23	99	11	124	2
	31-40 cm	53	19	120	16	118	16	72	5	80	13	84	12	93	29	71	22	71	5	81	12	72	10	62	10	120	20	69	19	83	7	68	15	78	10	75	11	59	13	54	7	85	15	68	6	65	7	46	27	63	10	70	2
	41-50 cm	40	9	84	15	72	14	48	4	39	17	48	10	33	67	58	20	45	5	50	10	56	9	40	10	35	23	48	16	48	10	47	17	45	10	47	10	35	13	28	9	39	18	43	7	39	7	41	23	42	8	44	2
	51-60 cm	25	11	50	17	40	21	27	5	16	19	27	11	17	67	34	17	25	6	23	12	29	10	22	12	18	34	21	19	27	10	19	21	24	16	30	14	21	16	13	10	23	17	23	8	20	9	13	40	26	10	24	2
	61-70 cm	8	17	9	33	14	23	10	8	10	25	7	20	4	90	7	32	8	9	6	24	13	14	7	21	5	48	9	29	13	15	6	42	5	35	10	21	7	26	5	13	8	26	9	14	7	14	7	46	7	18	8	4
	71-80 cm	3	29	4	72	0	.	3	12	0	99	3	33	0	.	8	32	4	13	3	34	3	27	4	26	0	.	3	41	6	20	1	99	2	41	5	28	5	30	3	19	5	37	3	20	4	17	0	.	2	25	3	5
	81-90 cm	1	44	1	97	0	.	1	21	1	69	1	62	0	.	2	42	1	21	0	100	0	100	1	39	0	.	0	.	2	47	0	.	0	.	1	49	0	99	1	29	0	99	1	35	2	26	2	96	1	37	1	10
	91-100 cm	1	49	0	.	0	.	0	51	0	99	0	.	0	.	2	55	0	45	0	100	0	100	0	.	0	.	0	.	0	71	0	.	0	.	1	99	1	99	1	39	0	99	0	100	0	50	0	.	0	.	0	17
	>100 cm	0	.	0	.	0	.	0	71	0	.	0	100	0	.	0	.	0	45	0	99	0	.	0	.	0	.	0	.	0	70	0	.	0	.	0	.	0	.	1	45	0	.	0	100	0	71	0	.	0	.	0	24
	total	367	8	517	16	555	11	456	3	423	9	503	7	656	13	614	16	472	3	475	7	538	5	401	6	709	16	552	12	531	6	524	12	444	7	477	8	506	9	567	4	613	9	456	5	507	4	362	15	386	6	484	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. 1318977. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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