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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.

IFN5
nombre de tiges
type de forêt (17 classes)
découpage régional: canton
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
	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
type de forêt (17 classes)	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%	1000 n	±%
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	.
forêt inaccessible	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	.
forêt buissonnante	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	.
surface forestière en permanence non boisée	392	71	26	100	0	.	1466	47	218	83	1558	47	0	.	88	92	635	50	216	100	357	55	101	93	0	.	0	.	207	74	111	100	66	100	259	88	139	72	492	80	0	.	1190	52	2094	45	0	.	43	100	9658	17
surface forestière temporairement non boisée	0	.	0	.	43	100	180	47	0	.	7	100	0	.	157	80	504	38	24	100	15	100	0	.	0	.	0	.	21	100	0	.	159	96	7	100	117	89	92	71	0	.	104	67	29	50	0	.	17	100	1477	22
tranchée, talus	66	100	0	.	0	.	506	72	53	100	0	.	0	.	0	.	270	75	0	.	0	.	0	.	0	.	24	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	14	100	171	100	0	.	0	.	45	100	1150	40
peuplement clairsemé	0	.	0	.	0	0	1339	39	46	100	50	100	0	0	345	55	3417	19	71	83	263	89	211	61	184	81	562	64	312	49	0	.	55	73	504	59	0	.	1893	27	0	.	1482	25	1919	28	0	.	55	100	12707	10
selve, culture d'arbres	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	148	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1490	41	0	.	231	75	174	100	0	.	0	.	2043	33
taillis	0	.	0	.	0	.	189	51	52	100	322	73	0	.	121	100	2391	34	199	91	166	100	0	.	219	100	0	.	353	100	403	77	0	.	0	.	177	100	14933	14	0	.	431	65	1777	33	0	.	0	.	21735	11
taillis-sous-futaie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	114	100	0	.	0	.	217	100	0	.	0	.	0	.	188	100	283	84	0	.	0	.	3253	25	0	.	380	100	439	73	0	.	83	100	4957	21
futaie d'aspect jardiné	193	95	0	.	0	.	7476	16	0	.	1700	43	0	.	156	76	8155	17	80	100	2511	26	2092	27	784	100	587	45	1146	42	0	.	702	61	454	50	198	74	1078	34	635	57	2038	26	5306	18	293	71	114	71	35696	7
futaie irrégulière	962	39	136	100	174	73	10156	13	621	46	1660	36	0	.	1705	39	11140	14	2728	27	3165	26	3105	24	261	83	2860	32	4378	25	136	100	861	40	1536	39	571	47	10343	19	1860	37	4817	20	8982	15	0	.	1566	30	73722	5
recrû/fourré	370	33	0	0	201	72	2073	20	35	82	284	44	32	79	67	100	1448	24	172	59	793	42	562	85	0	.	58	79	285	45	76	91	55	58	372	57	54	100	118	53	94	71	432	35	165	48	95	73	319	37	8161	11
perchis	3921	23	0	.	832	63	11299	15	2489	30	2186	34	0	.	375	54	13428	15	1445	36	5149	25	1592	34	416	81	1181	58	2399	35	909	53	3006	32	2502	34	2353	31	9644	16	2191	36	8826	19	6983	18	267	71	5050	21	88442	5
jeune futaie	2213	29	197	100	375	75	8250	17	939	46	2806	29	0	.	600	58	8544	18	1603	34	1745	33	357	62	726	77	2568	38	4028	29	928	44	1513	35	504	81	1417	38	7653	19	1789	40	5235	20	8865	19	258	100	3422	25	66536	6
futaie moyenne	1772	26	605	57	753	61	9545	15	1754	33	3507	27	335	71	737	36	9481	13	1665	32	1455	32	1129	36	1155	47	588	56	3653	22	1327	33	3500	23	1765	30	1090	40	4140	21	1621	43	5974	18	4408	22	407	52	2856	20	65219	5
vieille futaie	2514	19	1231	37	1425	33	16466	9	799	35	3285	19	266	71	932	44	11286	11	3183	22	4323	20	2134	24	677	46	1870	30	5276	17	505	43	1543	26	3035	21	2616	23	3511	19	1516	36	6207	17	6829	15	390	60	2865	19	84684	4
relevé incomplet	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	12403	11	2195	28	3803	24	68944	5	7005	16	17365	11	632	48	5283	18	70961	5	11387	12	19942	10	11500	11	4422	28	10298	16	22059	10	4584	19	11742	13	10938	13	8732	14	58641	5	9721	16	37517	7	47968	6	1710	29	16434	10	476187	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. 1302577. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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