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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.

IFN3–IFN4
exploitations de bois fort de tige
type de la dernière intervention
découpage régional: canton
unité: 1000 m³/an
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN3/IFN4
réseau: réseau 1,4 km
évolution 2004/06–2009/17
	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 la dernière intervention	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	±%	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	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'intervention	9	39	1	71	3	71	29	36	3	58	11	44	0	0	3	100	24	47	0	100	9	56	7	60	0	0	7	71	23	56	7	80	16	61	3	83	14	40	3	57	0	100	15	49	14	62	1	100	55	34	260	13
soins à la jeune forêt	73	32	0	.	2	100	146	30	15	64	32	50	5	74	1	88	30	40	22	62	2	100	17	38	0	0	1	100	27	69	0	.	20	45	0	76	57	41	0	0	0	0	153	26	3	100	1	100	51	42	665	12
éclaircie	110	19	14	78	1	74	195	16	19	39	50	41	2	79	0	.	26	46	62	25	132	20	8	53	4	73	3	76	67	33	27	40	76	25	6	65	63	27	10	45	7	62	89	21	0	100	7	62	125	23	1102	7
coupe de mise en lumière	54	30	0	.	1	100	227	19	1	100	16	69	0	.	0	0	98	25	59	37	46	36	9	84	0	.	6	83	58	38	3	100	15	54	10	73	26	48	11	73	0	0	134	25	12	57	0	.	21	43	816	9
réalisation	58	46	11	88	51	60	216	25	14	100	75	43	2	100	21	72	45	39	17	58	129	34	0	.	8	100	38	50	47	52	0	.	14	62	22	70	31	55	0	100	0	0	4	96	9	76	0	.	61	45	882	12
jardinage	0	.	0	.	0	.	142	22	0	.	10	71	0	.	0	.	17	56	0	.	11	55	85	19	1	100	0	.	7	82	0	.	2	100	7	100	0	.	0	.	0	.	14	38	0	.	8	71	0	.	299	13
éclaircie en forêt de montagne	0	.	0	.	0	.	46	38	0	.	11	71	0	.	0	0	5	59	9	72	31	47	0	.	0	100	10	66	1	100	0	.	0	.	18	51	0	.	2	100	9	74	0	0	64	29	0	.	16	100	219	17
coupe de taillis et taillis-sous-futaie	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	54
conversion	0	.	0	.	0	.	32	49	5	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	5	100	42	40
transformation	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5	89
coupe sanitaire	62	31	4	100	18	100	160	23	22	86	42	32	0	100	2	100	64	43	18	53	56	32	7	59	0	.	1	100	29	42	11	91	13	53	51	41	38	45	12	45	4	66	86	29	12	41	10	52	17	45	732	10
éclaircie en forêt permanente	34	31	0	.	1	100	39	39	9	47	0	.	0	.	20	56	0	.	0	.	0	.	6	64	0	.	0	.	6	69	8	59	34	34	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	18	45	93	25	273	13
entretien de lisière	6	76	0	.	0	.	38	55	10	99	0	0	0	.	2	100	0	0	0	0	9	56	0	.	0	.	0	.	32	63	16	72	1	100	0	.	8	71	5	67	0	.	4	87	0	100	0	.	7	59	141	26
plantation	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	6	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	22	83	0	.	18	100	0	0	58	53
intervention agro-forestière	6	74	0	.	41	82	53	64	0	.	5	59	0	.	0	100	20	66	16	65	3	85	23	52	0	100	8	96	9	58	0	.	0	100	5	77	0	.	12	51	3	97	41	56	8	60	0	.	5	100	260	22
total	409	12	31	53	123	42	1439	8	110	28	286	19	10	48	49	38	347	15	211	17	449	14	172	14	15	63	80	31	343	17	71	27	199	15	123	25	243	17	66	22	20	36	632	12	133	20	69	35	467	12	6235	3

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. 1299592. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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