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proportion de placettes en forêt #326
Proportion de placettes d'échantillonnage qui correspondent à la définition IFN de la forêt, c'est-à-dire qui sont couvertes par de la «forêt sans la forêt buissonnante» ou de la «forêt buissonnante».

infrastructure de loisirs #1311
Placettes d'échantillonnage avec/sans infrastructure de loisirs (sentiers, installations spécifiques pour les loisirs) sur la surface d'interprétation (50 × 50 m). Source: relevé de terrain (MID 220: Erholungseinrichtungen)

intensité de l'utilisation récréative #508
Placettes d'échantillonnage avec/sans utilisation récréative actuelle dans un rayon de 100 m autour du centre de la placette d'échantillonnage, classées selon le taux de fréquentation comme mesure de l'intensité de l'utilisation récréative. pas d'utilisation récréative: <10 personnes/an, intensité de l'utilisation récréative très faible: <1 personne/jour, faible: 1-10 personnes/jour, modérée: 11-100 personnes/jour, forte: 101-500 personnes/jour, très forte: >500 personnes/jour, se référant à l'année entière ou à la saison déterminante en tenant compte de tous les types d'utilisation récréative. Source: enquête auprès des services forestiers (MID 330: Intensité de l'utilisation récréative actuelle)

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.

IFN5
proportion de placettes en forêt
infrastructure de loisirs · intensité de l'utilisation récréative
découpage régional: région économique
unité: %, total de colonne
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		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
infrastructure de loisirs	intensité de l'utilisation récréative	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±	%	±
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	.	0.0	.	0.0	.
	pas d'utilisation récréative	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	.
	très faible	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	.
	faible	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	.
	modérée	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	.
	forte	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	.
	très forte	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	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	.
pas d'infrastructure	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	.	0.0	.	0.0	.
	pas d'utilisation récréative	18.8	1.9	5.0	2.0	13.0	3.1	4.9	1.5	2.9	1.0	28.7	4.3	28.5	2.8	13.9	2.5	25.4	3.5	40.5	6.2	20.0	4.5	23.6	2.6	29.1	2.5	26.8	2.4	19.7	0.7
	très faible	18.1	1.9	5.0	2.0	14.0	3.3	7.3	1.8	7.2	1.5	11.3	3.1	16.9	2.3	20.9	3.0	25.4	3.5	12.5	4.1	24.4	4.9	8.4	1.7	21.5	2.2	26.1	2.4	16.2	0.7
	faible	18.3	1.9	17.6	3.5	20.9	3.8	21.6	2.8	16.8	2.1	27.5	4.4	14.5	2.2	22.3	3.0	20.3	3.3	9.2	3.6	16.4	4.2	21.7	2.5	12.8	1.8	14.9	2.0	17.9	0.7
	modérée	10.3	1.5	21.2	3.8	11.6	3.0	13.2	2.3	16.5	2.1	5.2	2.1	11.8	2.0	14.2	2.6	7.8	2.2	7.9	3.4	10.1	3.4	11.8	2.0	10.1	1.6	4.6	1.2	11.1	0.6
	forte	0.5	0.4	0.0	.	0.8	0.8	1.4	0.8	4.3	1.2	2.4	1.4	0.0	.	1.5	0.9	0.7	0.7	0.0	.	1.3	1.3	0.0	.	1.5	0.7	0.3	0.3	1.1	0.2
	très forte	0.0	.	0.8	0.8	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.6	0.6	0.0	.	0.0	.	0.8	0.5	0.6	0.4	0.0	.	0.2	0.1
	total	66.0	2.3	49.6	4.6	60.3	4.6	48.4	3.4	47.7	2.9	75.1	4.2	71.7	2.8	72.8	3.2	80.2	3.2	70.2	5.7	72.1	5.1	66.3	2.9	75.7	2.3	72.6	2.4	66.2	0.9
chemins	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	.	0.0	.	0.0	.
	pas d'utilisation récréative	1.7	0.6	1.7	1.2	0.0	.	0.0	.	0.4	0.4	0.9	0.9	3.3	1.2	0.5	0.5	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.4	0.4	0.3	0.3	0.0	.	0.8	0.2
	très faible	9.0	1.4	5.8	2.1	5.1	2.0	4.1	1.3	2.6	0.9	2.8	1.6	6.6	1.5	3.3	1.2	2.0	1.1	6.3	3.0	7.7	3.0	4.1	1.2	3.8	1.0	7.1	1.4	5.2	0.4
	faible	13.8	1.7	21.0	3.7	22.7	3.9	18.1	2.6	16.0	2.1	13.3	3.3	8.4	1.7	10.9	2.3	13.2	2.7	9.6	3.7	15.0	4.0	13.3	2.1	8.3	1.5	13.7	1.9	13.5	0.6
	modérée	7.0	1.3	13.6	3.2	9.3	2.7	23.0	2.8	25.6	2.5	6.9	2.5	8.0	1.7	8.6	2.1	3.9	1.6	14.0	4.3	2.5	1.7	11.9	2.0	8.1	1.5	6.0	1.3	10.9	0.6
	forte	1.2	0.5	3.3	1.6	0.9	0.9	2.7	1.1	5.2	1.3	0.9	0.9	0.0	.	1.6	0.9	0.0	.	0.0	.	1.4	1.4	1.1	0.6	1.5	0.7	0.3	0.3	1.5	0.2
	très forte	0.3	0.3	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.7	0.7	0.0	.	0.0	.	0.4	0.4	0.3	0.3	0.0	.	0.1	0.1
	total	33.0	2.3	45.3	4.6	38.0	4.5	47.9	3.4	49.7	2.9	24.9	4.2	26.3	2.7	25.0	3.2	19.8	3.2	29.8	5.7	26.6	5.0	31.1	2.8	22.2	2.3	27.1	2.4	32.0	0.8
installations spécifiques	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	.	0.0	.	0.0	.
	pas d'utilisation récréative	0.0	.	0.0	.	0.8	0.8	0.4	0.4	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.3	0.3	0.0	.	0.1	0.1
	très faible	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	.
	faible	0.5	0.3	0.0	.	0.0	.	1.8	0.9	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.6	0.6	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.7	0.5	0.6	0.4	0.0	.	0.4	0.1
	modérée	0.5	0.4	5.0	2.0	0.0	.	0.0	.	1.3	0.6	0.0	.	1.6	0.8	0.5	0.5	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.7	0.5	0.9	0.5	0.0	.	0.7	0.2
	forte	0.0	.	0.0	.	0.9	0.9	1.4	0.8	1.3	0.6	0.0	.	0.0	.	1.0	0.7	0.0	.	0.0	.	0.0	.	1.1	0.6	0.0	.	0.3	0.3	0.5	0.1
	très forte	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.5	0.5	0.0	.	0.0	.	0.0	.	1.4	1.4	0.0	.	0.3	0.3	0.0	.	0.1	0.1
	total	1.0	0.5	5.0	2.0	1.7	1.2	3.6	1.3	2.6	0.9	0.0	.	2.0	0.9	2.2	1.1	0.0	.	0.0	.	1.4	1.4	2.6	1.0	2.1	0.8	0.3	0.3	1.8	0.2
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	.	0.0	.	0.0	.
	pas d'utilisation récréative	20.5	2.0	6.7	2.3	13.9	3.2	5.4	1.5	3.3	1.0	29.7	4.3	31.8	2.9	14.4	2.5	25.4	3.5	40.5	6.2	20.0	4.5	24.0	2.6	29.8	2.5	26.8	2.4	20.6	0.7
	très faible	27.1	2.2	10.8	2.8	19.1	3.7	11.4	2.2	9.8	1.7	14.1	3.4	23.5	2.6	24.3	3.1	27.4	3.6	18.7	4.9	32.1	5.3	12.5	2.0	25.3	2.4	33.2	2.6	21.4	0.7
	faible	32.6	2.3	38.6	4.5	43.6	4.6	41.5	3.3	32.7	2.7	40.8	4.8	22.9	2.6	33.7	3.4	33.5	3.8	18.8	4.9	31.4	5.2	35.7	2.9	21.7	2.2	28.6	2.5	31.7	0.9
	modérée	17.8	1.9	39.8	4.5	20.8	3.8	36.2	3.2	43.4	2.8	12.1	3.2	21.4	2.5	23.4	3.1	11.8	2.6	22.0	5.2	12.5	3.7	24.5	2.6	19.1	2.1	10.5	1.7	22.7	0.8
	forte	1.7	0.6	3.3	1.6	2.6	1.5	5.4	1.5	10.8	1.8	3.3	1.6	0.0	.	4.2	1.5	0.7	0.7	0.0	.	2.7	1.9	2.2	0.9	3.0	0.9	0.9	0.5	3.1	0.3
	très forte	0.3	0.3	0.8	0.8	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.0	.	0.5	0.5	0.0	.	1.2	0.9	0.0	.	1.4	1.4	1.2	0.7	1.1	0.6	0.0	.	0.4	0.1
	total	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.	100.0	.

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. 1396100. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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