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accroissement (accroissement brut) #11
Augmentation du volume du bois de tige en écorce de tous les arbres et arbustes avec un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) d’au moins 12 cm ayant survécu entre deux inventaires, le volume du bois de tige en écorce du passage à la futaie, et l’augmentation modélisée du volume du bois de tige en écorce des pertes durant la moitié de la période d’inventaire.

fertilité de la station #894
Capacité de production de la station, en quatre classes, sur la base de la production totale (PT) selon Keller (1978), en kilogrammes par hectare et par an. Faible: PT jusqu'à 1500 kg/ha/an, moyenne: PT 1501-3000 kg/ha/an, bonne: PT 3001-4500 kg/ha/an, très bonne: PT supérieur à 4500 kg/ha/an.

essence principale #90
Espèce d'arbre et d'arbuste à partir d'un diamètre à hauteur de poitrine (DHP) de 12 cm, avec des classes individuelles pour les dix espèces ou groupes d'espèces les plus fréquents en Suisse («essences principales») et les classes «autres résineux» et «autres feuillus» pour les autres espèces. Les essences principales sont les épicéas (Picea spp.), les sapins (Abies spp.), les pins (Pinus sylvestris, P. nigra, P. strobus, P. mugo subsp. uncinata), les mélèzes (Larix spp.), l'arole (Pinus cembra), le hêtre (Fagus sylvatica), les érables (Acer spp.), les frênes (Fraxinus spp.), les chênes (Quercus spp.) et le châtaignier (Castanea sativa). Source: relevé de terrain (MID 50: Baumart)

région de forêt protectrice #829
Découpage de la Suisse utilisé dans l'IFN pour analyser des forêts protectrices. Les six régions de forêts protectrices ont été formées à partir des régions économiques en regroupant certaines régions selon des critères environnementaux et statistiques.

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.

IFN4–IFN5
accroissement (accroissement brut)
fertilité de la station · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
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 2009/17–2018/26
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
fertilité de la station	essence principale	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
faible	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	29	40	129	18	72	29	12	40	82	24	13	43	339	12
	sapin	63	20	18	55	8	58	2	76	0	.	0	.	90	19
	pin	11	51	6	69	2	96	0	79	10	42	0	.	28	28
	mélèze	0	100	0	100	0	.	23	45	42	22	14	47	80	19
	arole	0	.	0	.	0	.	10	45	9	72	0	.	19	41
	autres résineux	2	52	1	71	0	76	0	0	0	44	0	.	3	35
	hêtre	101	21	13	95	13	47	4	72	0	.	0	.	132	19
	érable	9	40	7	53	2	64	3	76	0	.	0	.	21	28
	frêne	1	159	11	69	0	64	0	77	0	.	0	.	13	60
	chêne	3	80	4	101	1	100	1	77	0	.	0	.	8	54
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	1	76	0	.	0	.	1	76
	autres feuillus	3	72	5	45	1	52	7	59	0	89	0	100	15	32
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	total	222	14	193	17	98	24	64	24	144	16	28	33	748	8
moyenne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	64	23	306	12	132	20	269	13	413	11	126	17	1309	6
	sapin	94	20	97	21	35	33	26	32	11	49	34	34	298	11
	pin	0	100	1	73	2	97	20	33	37	31	-2	223	57	24
	mélèze	0	.	9	51	0	135	77	23	57	21	71	23	213	13
	arole	0	.	2	100	0	.	2	134	20	43	0	100	24	38
	autres résineux	0	100	0	.	2	100	0	93	0	100	0	.	3	86
	hêtre	42	24	39	33	47	26	1	585	16	41	48	34	194	14
	érable	10	40	13	74	15	40	7	57	10	54	4	76	58	24
	frêne	1	189	6	75	10	57	7	52	3	74	3	56	30	29
	chêne	0	.	0	114	0	.	4	50	1	100	2	67	7	37
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	100	0	100	13	56	14	54
	autres feuillus	2	35	4	83	2	53	25	27	24	38	19	83	76	26
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	213	15	476	11	244	16	437	11	592	9	320	12	2283	4
bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	344	11	261	12	333	13	10	54	144	20	62	36	1156	6
	sapin	350	11	304	14	136	17	14	65	15	45	3	93	822	8
	pin	27	31	11	64	2	78	0	.	0	.	0	.	40	27
	mélèze	7	58	2	63	1	277	0	.	0	415	11	72	20	46
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	30	33	1	92	0	199	0	.	0	.	2	92	33	30
	hêtre	316	9	138	17	102	22	7	60	4	80	83	22	651	7
	érable	89	16	16	46	47	24	4	62	4	65	7	53	168	12
	frêne	62	31	21	32	37	29	1	66	6	87	22	51	150	18
	chêne	37	23	2	68	1	60	0	0	2	100	14	37	55	18
	châtaignier	0	.	0	100	0	.	0	100	0	100	84	24	84	24
	autres feuillus	35	21	20	30	16	31	1	94	18	45	94	22	184	13
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	0
	total	1297	6	776	9	676	10	37	39	192	18	383	11	3362	4
très bonne	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	797	7	76	27	36	31	0	.	0	.	0	.	909	7
	sapin	495	9	77	22	53	38	0	.	0	.	0	.	626	8
	pin	36	31	0	0	1	100	0	.	0	.	0	.	37	30
	mélèze	30	34	3	71	5	50	0	.	0	.	0	.	39	28
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	40	31	0	.	0	83	0	.	0	.	0	.	41	30
	hêtre	550	7	36	31	44	35	-4	100	0	.	5	87	631	7
	érable	120	17	9	51	19	86	0	100	0	.	0	.	148	18
	frêne	150	15	19	48	16	35	1	78	0	.	1	75	186	13
	chêne	70	23	0	100	2	90	0	100	0	.	1	89	73	22
	châtaignier	0	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	100	0	92
	autres feuillus	131	15	6	112	10	43	0	627	0	.	3	93	149	14
	indéterminable	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	total	2418	4	227	15	186	21	-2	224	0	.	10	61	2839	4
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	1234	5	773	7	572	10	291	12	638	9	202	15	3711	3
	sapin	1002	6	496	10	231	14	42	30	26	33	38	32	1837	5
	pin	74	20	17	46	7	47	20	32	47	26	-2	223	163	14
	mélèze	37	29	14	37	5	56	100	21	99	15	97	20	351	10
	arole	0	.	2	100	0	.	13	44	29	37	0	100	43	28
	autres résineux	72	22	2	63	3	76	0	93	1	41	2	92	80	20
	hêtre	1010	5	226	14	206	15	8	93	20	36	136	18	1608	4
	érable	227	11	45	30	82	25	14	37	14	42	12	43	394	9
	frêne	214	14	57	25	63	21	9	42	8	64	26	43	378	10
	chêne	110	17	6	63	4	57	6	41	2	78	17	32	144	14
	châtaignier	0	100	0	100	0	.	1	64	0	89	97	22	99	21
	autres feuillus	170	12	35	28	29	23	33	24	43	29	115	22	425	9
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	4149	3	1672	5	1203	7	536	9	927	7	739	7	9232	2

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. 1393172. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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