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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.

IFN2–IFN3
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 IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 1993/95–2004/06
	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
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	14	58	2	100	1	100	59	27	7	76	10	55	0	0	16	93	40	38	20	62	39	42	8	48	0	0	7	71	12	68	3	100	4	65	4	61	2	55	15	85	0	0	21	40	6	63	0	0	10	48	289	13
soins à la jeune forêt	116	40	0	.	3	100	133	29	16	89	57	70	0	.	0	0	48	49	9	100	38	83	21	55	0	.	21	100	38	73	2	70	58	61	3	88	29	56	0	100	1	100	55	41	6	75	10	81	65	44	725	14
éclaircie	74	25	0	0	4	86	159	19	17	51	57	30	2	100	10	84	32	41	54	43	73	37	33	34	4	58	6	90	23	51	22	43	54	34	6	61	37	36	10	64	8	89	59	28	12	46	0	.	94	26	846	8
coupe de mise en lumière	10	66	0	.	3	100	104	33	17	80	60	51	4	100	0	0	32	47	27	45	21	65	23	72	3	100	0	.	18	93	10	100	21	68	8	71	32	89	0	.	7	71	56	41	31	50	0	.	38	54	523	14
réalisation	17	61	4	100	3	100	90	42	21	100	14	71	0	.	1	100	27	59	44	46	27	100	16	75	0	.	0	.	0	0	7	100	32	63	30	100	0	.	23	68	7	100	40	56	11	90	0	.	11	100	416	18
jardinage	0	.	0	.	0	.	75	39	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	4	100	39	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	21	47	0	100	0	.	0	.	142	24
éclaircie en forêt de montagne	0	.	0	.	0	.	9	72	0	.	6	73	0	.	0	.	63	34	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	6	100	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	36	44	0	.	0	.	121	24
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	.	3	80	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	5	64
conversion	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	16	80	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	.	0	0	8	94	27	59
transformation	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	78
coupe sanitaire	270	25	0	0	19	52	649	13	33	81	226	27	0	.	5	78	46	40	76	33	192	29	35	33	1	100	79	45	42	41	11	60	36	49	66	52	103	42	4	100	13	93	103	31	18	39	18	60	216	27	2242	7
éclaircie en forêt permanente	21	47	0	.	0	.	2	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	10	71	1	100	0	.	0	.	0	.	0	.	54	42	90	29
entretien de lisière	11	100	0	.	23	100	12	71	0	.	2	100	0	.	0	.	0	0	0	0	8	100	0	.	0	.	0	.	39	100	0	.	0	.	0	.	8	100	0	0	0	.	0	0	7	100	0	.	0	0	103	43
plantation	12	100	0	.	0	.	21	62	0	.	0	.	0	.	0	0	3	100	0	.	6	100	4	100	0	.	0	.	0	.	9	100	35	100	0	.	0	.	0	.	0	.	69	70	0	.	12	100	37	71	210	33
intervention agro-forestière	2	100	6	71	1	100	24	69	0	.	5	100	0	0	0	.	0	100	6	100	2	100	4	95	0	.	0	0	1	100	0	.	0	100	0	.	1	100	8	59	0	.	11	66	5	52	0	.	0	.	78	28
total	544	16	11	52	58	45	1335	8	112	36	434	18	6	74	33	55	291	16	237	19	413	19	182	17	8	48	113	36	178	31	63	30	258	25	116	39	222	25	68	33	36	46	429	16	133	21	42	45	531	15	5715	4

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. 1399088. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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