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Que représentent les chiffres ?
À quoi sert l'erreur standard ?
Quand deux résultats sont-ils statistiquement différents ?
Quand ne suffit-il pas de considérer uniquement l'erreur standard ?
Deux types d’évolutions ?
Évaluations de l’évolution : quand les résultats sont-ils (non) additifs ?
Pourquoi l'erreur standard et la valeur estimée sont-elles parfois représentées par un point (« . ») ?
Pourquoi certains tableaux n'indiquent-ils pas d'erreur standard ?
Valeurs négatives en cas de volume, d'accroissement ou d'exploitation ?

1. Que représentent les chiffres ?

La plupart des tableaux présentent des résultats calculés à l'aide de méthodes statistiques à partir des données de l'inventaire par échantillonnage de l'Inventaire forestier national (IFN). Ces résultats se composent toujours de deux chiffres: 1) la valeur estimée et 2) l'erreur d'échantillonnage, appelée erreur standard.

Exemple 1 : Valeur estimée et erreur standard

IFN5

volume de bois mort (bois de tige)

propriété (2 classes)

découpage régional: région de production

unité: m³/ha

ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante

réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5

état 2018/26
	région de production
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
propriété (2 classes)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	30	10	17	13	37	9	36	6	26	10	30	4
privée	27	17	20	12	50	10	32	8	39	13	34	5
total	29valeur estimée	9erreur standard	19	9	44	7	35	5	29	8	32	3

La plupart du temps, les tableaux indiquent l'erreur standard relative (en pourcentage « ±% »), mais parfois – pour les pourcentages estimés – l'erreur standard absolue (« ± »).

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2. À quoi sert l'erreur standard ?

L'erreur standard permet de délimiter des intervalles de confiance autour de la valeur estimée, qui contiennent la vraie valeur de la population avec un certain niveau de certitude statistique.

La certitude statistique est de

68% si l'intervalle de confiance est calculé à l'aide de l'erreur standard simple
(intervalle de confiance à 68% = valeur estimée ± erreur standard), et
95% si l'intervalle de confiance est calculé avec l’erreur standard double
(intervalle de confiance à 95% = valeur estimée ± 2 × erreur standard*)

Exemple 2 : Calculer les intervalles de confiance

IFN5
volume de bois mort (bois de tige)
propriété (2 classes)
découpage régional: région de production
unité: m³/ha
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
	région de production
	Jura
propriété (2 classes)	m³/ha	±%
publique	30	10
privée	27	17
total	29	9

Question
Quel est l'intervalle de confiance à 68% et à 95% des estimations ci-dessus ?

Procédure

Calculer l'erreur standard absolue (= erreur standard relative × valeur estimée / 100)
Calculer les intervalles de confiance
- intervalle de confiance à 68% = estimation ± erreur standard absolue
- intervalle de confiance à 95% = estimation ± 2 × erreur standard absolue

Réponse

			étape 1	étape 2

propriété (2 classes)	volume de bois mort Jura IFN5
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
publique	30	10	3	27-33	24-36
privée	27	17	5	22-32	17-37
total	29	9	3	26-32calculé avec l'erreur standard simple, c'est-à-dire 29 ± 3	23-25calculé avec l'erreur standard double, soit 29 ± 2 × 3

Dans le Jura, le volume de bois mort se situe avec une certitude statistique de 68% entre 26 et 32 m³/ha et avec une certitude statistique de 95% entre 23 et 35 m³/ha.

L'intervalle de confiance à 95% est plus grand que l'intervalle de confiance à 68%. C'est ce qui explique la plus grande certitude statistique.

Exemple 3 : Visualisation de l'intervalle de confiance à 68% et à 95%

Données : voir exemple 2

Lors de l'interprétation des résultats, il faut à chaque fois déterminer le niveau de certitude avec lequel on souhaite faire une déclaration.

Dans l'Inventaire forestier national (IFN), on se base en général sur l'intervalle de confiance à 68%.

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3. Quand deux résultats sont-ils statistiquement différents ?*

On peut le déterminer en comparant les intervalles de confiance de deux estimations :

Si les intervalles de confiance à 68% de deux estimations ne se chevauchent pas, on peut supposer avec une certaine certitude que les deux populations sont différentes.
Si les intervalles de confiance à 95% de deux estimations ne se chevauchent pas, on peut supposer avec une grande certitude que les deux populations sont différentes.

Exemple 4 : Interprétation de deux résultats du même inventaire

IFN5

volume des arbres vifs (bois de tige)

propriété (2 classes)

découpage régional: région de production

unité: m³/ha

ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante

réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5

état 2018/26
	région de production
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
propriété (2 classes)	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	331	3	311	3	405	4	300	3	256	5	314	2
privée	387	5	432	4	454	4	348	4	285	6	398	2
total	345	2	363	2	431	2	314	2	262	4	343	1

	cas 2						cas 1

cas 1

Question
Le volume des arbres vifs par hectare est-il plus élevé dans les Alpes qu'au Sud des Alpes ?

Procédure

Calculer les erreurs standard absolues
Calculer les intervalles de confiance en fonction du niveau de certitude souhaité :
- intervalles de confiance à 68% (certaine certitude ; erreur standard absolue simple)
- intervalles de confiance à 95% (grande certitude; erreur standard absolue double)
Vérifier si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas au niveau de certitude souhaité

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs, IFN5
	Alpes					Sud des Alpes
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
total	314	2	6	308-320	302-326	262	4	10	252-272	242-282

Ni les intervalles de confiance à 68% ni les intervalles de confiance à 95% ne se chevauchent (chiffres ).

Dans ce cas, le niveau de certitude choisi n'a aucune influence sur le résultat.

Dans l'ensemble, cela signifie qu'il existe une grande certitude statistique que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé dans les Alpes qu'au Sud des Alpes.

cas 2

Question
Le volume des arbres vifs par hectare est-il plus élevé sur le Plateau que dans le Jura ?

Procédure

Voir cas 1.

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs, IFN5
	Jura					Plateau
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±m³/ha	m³/ha	m³/ha
total	345	2	7	338-352	331-359	363	2	7	356-370	349-377

Les intervalles de confiance à 68% ne se chevauchent pas (paires de chiffres ).
En revanche, les intervalles de confiance à 95% se chevauchent (paires de chiffres ).

Dans ce cas, le niveau de certitude choisi a une influence sur l'interprétation des résultats : au niveau de l'intervalle de confiance à 68%, on arrive à la conclusion que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé sur le Plateau que dans le Jura. Au niveau de l'intervalle de confiance à 95%, on ne peut en revanche pas tirer cette conclusion.

En considérant les deux niveaux de certitude, on peut dire qu'il existe statistiquement une certaine, mais pas une grande certitude, que le volume des arbres vifs par hectare est plus élevé sur le Plateau que dans le Jura.

Les intervalles de confiance permettent également de vérifier si une valeur estimée à l'aide de l'échantillon de l’Inventaire forestier national (IFN) s'écarte d'une valeur cible (issue par exemple de la politique forestière) ou si une évolution entre deux inventaires est statistiquement certaine.

Exemple 5 : Interprétation de deux résultats d'inventaires différents

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs sur Plateau*
	IFN4		IFN5
	m³/ha	±%	m³/ha	±%
publique	340	3	309	3
privée	447	4	432	4
total	386	2	363	2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbres vifs par hectare a-t-il diminué entre l'IFN4 et l'IFN5 ?

Procédure

calculer les erreurs standard absolues
calculer les intervalles de confiance en fonction du niveau de certitude souhaité
- intervalles de confiance à 68% (certaine certitude ; erreur standard absolue simple)
- intervalles de confiance à 95% (grande certitude; erreur standard absolue double)
vérifier si les intervalles de confiance ne se chevauchent pas au niveau de certitude souhaité

Réponse

propriété (2 classes)	volume des arbres vifs sur le Plateau*
	IFN4					IFN5
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance		valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		relative	absolue	68%	95%		relative	absolue	68%	95%
	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha	m³/ha	±%	±	m³/ha	m³/ha
publique	340	3	11	329-351	318-362	309	3	11	298-320	287-331
privée	447	4	16	431-463	415-479	432	4	17	415-449	398-466
total	386	2	8	378-394	370-402	363	2	9	354-372	345-381
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Les intervalles de confiance à 68% ne se chevauchent pas pour les forêts publiques (paires de chiffres ), mais ils le font pour les forêts privées et le total (paires de chiffres ). Au niveau de certitude des intervalles de confiance à 68%, on arrive à la conclusion que le volume des arbres vifs par hectare a diminué dans les forêts publiques du Plateau. Pour les forêts privées comme pour le total, la diminution n'est pas statistiquement certaine.

Les intervalles de confiance à 95% se chevauchent dans chacune des trois catégories. Au niveau de certitude des intervalles de confiance à 95%, il n'est donc pas statistiquement certain que le volume des arbres vifs ait diminué, même pour les forêts publiques.

Voir toutefois les exemples 6 et 7, dans lesquels les évolutions entre deux inventaires sont interprétées à l'aide du bilan, qui est plus sensible.

Pour de nombreuses variables cibles, l'IFN permet de vérifier si une évolution entre deux inventaires est statistiquement certaine, non seulement en comparant les états dans les deux inventaires (voir exemple 5), mais aussi en analysant le bilan entre les deux inventaires.

Pour ce faire, il faut là aussi commencer par définir le niveau de certitude qui doit s'appliquer à l'énoncé :

Une évolution a eu lieu avec une certaine certitude si l'erreur standard relative simple du bilan est inférieure à 100% ou si l'intervalle de confiance calculé avec l'erreur standard absolue simple (intervalle de confiance à 68%) n'inclut pas la valeur 0.
Une évolution a eu lieu avec une grande certitude si la double erreur standard relative du bilan est inférieure à 100% ou si l'intervalle de confiance calculé avec la double erreur standard absolue (intervalle de confiance à 95%) n'inclut pas la valeur 0.

Exemple 6 : Interprétation des évolutions (bilans) avec l'erreur standard relative

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
	m³/ha	±%
publique	-34	30
privée	-9	147
total	-23	34
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbre vifs par hectare a-t-il diminué entre l’IFN4 et l’IFN5 ?

Procédure

Définir le niveau de certitude (intervalle de confiance à 68% ou 95%)
Vérifier si
- l'erreur standard relative simple est inférieure à 100% (niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 68%)
- l'erreur standard relative double est inférieure à 100% (niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 95%)

Réponse

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
		simple	double
	m³/ha	±%	±%
publique	-34	30	60
privée	-9	147	294
total	-23	34	68
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

L'erreur standard relative simple est inférieure à 100% pour les forêts publiques comme pour le total (chiffres ). En revanche, elle est supérieure à 100% (chiffres ) pour les forêts privées. Au niveau de certitude de l'intervalle de confiance à 68%, on conclut que le volume des arbres vifs a diminué sur le Plateau, tant dans les forêts publiques que dans le total. En revanche, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine pour les forêts privées.

On arrive à la même conclusion dans cet exemple avec le niveau de certitude de l’intervalle de confiance à 95%, car l’erreur standard relative double pour la forêt publique et le total est également inférieure à 100%.

Dans l'ensemble, cela signifie que la certitude statistique est élevée que le volume par hectare a diminué sur le Plateau dans les forêts publiques comme dans l'ensemble. En revanche, pour les forêts privées, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine (car l'erreur standard relative double et l'erreur standard relative simple sont toutes les deux inférieures à 100%).

Exemple 7 : Interprétation des évolutions (bilans) avec l'erreur standard absolue

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard
	%	±
publique	-10	3
privée	-2	3
total	-6	2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Question
Sur le Plateau, le volume des arbres vifs par hectare a-t-il diminué entre l'IFN4 et l'IFN5 ?

Procédure

Définir le niveau de certitude (intervalle de confiance à 68% ou 95%)
Calculer l'intervalle de confiance sur la base du niveau de certitude défini
- intervalle de confiance à 68% avec l'erreur standard absolue simple
- intervalle de confiance à 95% avec l'erreur standard absolue double
Vérifier si l'intervalle de confiance correspondant n'inclut pas la valeur 0

Réponse

propriété (2 classes)	évolution du volume des arbres vifs IFN4–IFN5 sur le Plateau*
	valeur estimée	erreur standard		intervalle de confiance
		simple	double	68%	95%
	%	±	±	%	%
publique	-10	3	6	-13 à -7	-16 à -4
privée	-2	3	6	-5 à +1	-8 à +4
total	-6	2	4	-8 à -4	-10 à -2
* forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5

Pour les forêts publiques comme pour le total, tant l'intervalle de confiance à 68% que celui à 95% n'incluent pas la valeur 0. Pour les deux niveaux de certitude, on arrive ainsi à la conclusion que le volume des arbres vifs a diminué sur le Plateau, tant dans les forêts publiques que dans le total. En revanche, la diminution du volume n'est pas statistiquement certaine pour les forêts privées (car les intervalles de confiance incluent la valeur 0).

Les évolutions (bilans) peuvent être interprétées à l'aide de l'erreur standard absolue ou relative (voir les exemples 6 et 7). Il est recommandé d'utiliser l'erreur standard absolue lorsque la valeur estimée est indiquée en pourcentage (%) dans le tableau (comme dans l'exemple 7) et l'erreur standard relative lorsque la valeur estimée est indiquée en chiffres absolus (m³, m³/ha, pc, m2) dans le tableau (comme dans l'exemple 6). Ainsi, l'erreur standard peut être directement extraite du tableau et ne doit donc pas être convertie.

Pour vérifier si une évolution est statistiquement assurée, il est recommandé d'analyser, dans la mesure du possible, le bilan entre les deux inventaires. Les bilans sont plus sensibles que les comparaisons d'état, ce qui permet de mieux détecter les différences sur le plan statistique (voir les exemples 5, 6 et 7).

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4. Quand ne suffit-il pas de considérer uniquement l'erreur standard ?

L'Inventaire forestier national (IFN) est un inventaire à grande échelle basé sur des échantillons, dont les placettes d'échantillonnage sont disposées sur une grille dont les mailles mesurent 1,4 km × 1,4 km. L'IFN a été conçu de manière à pouvoir prédire le volume des arbres vifs pour l'ensemble de la Suisse avec une erreur standard maximale de 1%.

Lorsque les résultats sont calculés pour des régions ou des classes individuelles, l'erreur standard augmente rapidement. Cela s'explique par le fait que pour la combinaison d'expressions de variables* choisie, le nombre de placettes d'échantillonnage et d'objets examinés (c'est-à-dire d'arbres échantillons, de plantes de la jeune forêt, de morceaux de bois mort, etc.) est nettement plus faible que pour le total.

Exemple 8 : Erreur standard et combinaison d’expression de variables

région	volume des arbres vifs
	total		érable		érable sycomore		érable plane
	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard	valeur estimée	erreur standard
	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%	m³/ha	±%
Suisse	343	1	12	5	11	5	1	20
région de production "Plateau"	363	2	15	10	14	11	0	50
canton d'Argovie	289	7	15	20	13	20	1	63

L'erreur standard augmente avec le niveau de détail.

On peut s'attendre à des erreurs standard importantes si

les arrondissements forestiers ont été choisis comme découpage régional ou que les résultats sont calculés pour de petits cantons (p. ex. Appenzell Rhodes-Intérieures, Nidwald),
une variable de classification comportant de nombreuses classes a été choisie (p. ex. l'essence dans 56 classes),
plusieurs variables de classification ont été combinées (par exemple, l'essence principale et le stade de développement).

Des erreurs standard importantes indiquent qu'une estimation a peut-être été réalisée sur la base d'un nombre trop faible de placettes d'échantillonnage ou d'objets et que, par conséquent, le résultat de l'estimation pourrait ne pas être fiable.

Pour la variable cible « nombre de tiges de la jeune forêt avec abroutissement » (intensité de l'abroutissement), l'incertitude de l'estimation ne se traduit pas nécessairement par une erreur standard élevée. Cela s'explique par le fait que cette variable cible est une estimation sous forme de quotient** qui, en raison de la méthode de relevé, ne repose pour les essences relativement rares (p. ex. pin, mélèze, arole, chêne, châtaignier) que sur un petit nombre d’individus examinés. En conséquence, pour la valeur cible « nombre de tiges de la jeune forêt avec abroutissement », il faudrait toujours vérifier le nombre de plantes examinées sur lequel se basent les différentes valeurs estimées. En règle générale, pour chaque valeur estimée, au moins 30 plantes de la jeune forêt devraient être examinées quant à l’abroutissement pour obtenir une estimation fiable.

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5. Deux types d’évolutions ?

L'Inventaire forestier national (IFN) distingue deux types d’évolutions:

Le premier type concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes d’évolution telles que l'accroissement, l'exploitation ou la mortalité. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles de mesure successifs, par exemple IFN4-IFN5. Lors de l'évaluation des composantes d’évolution, l’expression de la variable de classification du second cycle de mesure est généralement attribuée au premier cycle de mesure. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de l'expression d'une variable de classification (par exemple de la propriété privée à la propriété publique) entre deux inventaires successifs.
Dans le deuxième type, la différence entre des variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume des arbres vifs ou la surface forestière est utilisée pour dresser le bilan de l’évolution entre deux cycles de mesure. Ces variables cibles sont généralement utilisées pour représenter des états, par exemple l'IFN5, mais peuvent montrer le bilan entre deux cycles de mesure successifs ou non, par exemple l'IFN1 et l'IFN5. Dans ces évaluations, le changement de l'expression est pris en compte pour une partie des variables de classification. Il s'agit par exemple des variables de classification « état des arbres » ou « forêt, non forêt ». Ainsi, on peut voir par exemple que la surface forestière a augmenté. Pour l'autre partie des variables de classification, les expressions sont considérées comme statiques. Cela signifie que l'état le plus actuel – qu'il ait été relevé dans un cycle de mesure (p. ex. fonction prioritaire IFN5) ou qu'il provienne d'une source de données externe (p. ex. forêt protectrice [2022]) – est attribué à tous les cycles de mesure.

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6. Évaluations de l’évolution : quand les résultats sont-ils (non) additifs ?

Les résultats sont

additifs lorsqu'ils sont présentés en tant qu’évolution totale entre deux points de mesure. Par exemple, les exploitations indiquées en mètres cubes (m³) pour les différentes régions de production peuvent être additionnées pour obtenir l'exploitation pour la Suisse.
ne sont pas additifs s’il sont présentés en tant qu’évolution par année (p. ex. m³/an). En conséquence, les exploitations indiquées en mètres cubes par an (m³/an) pour les différentes régions de production, par exemple, ne peuvent pas être additionnées pour obtenir l'exploitation pour la Suisse.

Exemple 9 : Additivité/non-additivité des évolutions

	volume des abres vifs: évolution totale IFN4–IFN5 (1000 m³)*
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
zones supérieures/inférieures	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
zones inférieures	-3759.0	28	-4909.1	36	-1025.2	133	-317.1	195	3464.1	31	-6546.3	42
zones supérieures	574.3	117	-328.0	62	1093.0	123	7128.4	21	666.7	93	9134.3	24
total	-3184.7	40	-5237.1	34	67.9	2805	6811.3	23	4130.8	30	2588.1	136
	* dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
	additif

	volume des arbres vifs: évolutions par an IFN4–IFN5 (in 1000 m³/an)*
	Jura		Plateau		Préalpes		Alpes		Sud des Alpes		Suisse
zones supérieures/inférieures	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%	1000 m³/an	±%
zones inférieures	-421.1	28	-560.6	36	-115.7	133	-35.9	195	389.5	31	-740.7	42
zones supérieures	64.7	117	-38.3	62	122.4	123	810.4	21	74.9	93	1032.7	24
total	-357.3	40	-598.4	34	7.6	2805	773.8	23	464.4	30	292.7	136
	* dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN4/IFN5
	non additif

La non-additivité des évolutions par année provient du fait que l’évolution totale est divisée par le nombre moyen d'années qui s'écoule entre les deux mesures dans le domaine* considérée et que le nombre moyen d'années varie légèrement selon le domaine*.

Exemple 10 : Nombre moyen d'années par région

domaine		nombre moyen d’années
région de production	zones supérieures/inférieures
Plateau	-	8.75
Plateau	zones supérieures	8.56
Plateau	zones inférieures	8.76
Sud des Alpes	-	8.90
Sud des Alpes	zones supérieures	8.90
Sud des Alpes	zones inférieures	8.89
* entre les mesures de l’IFN4 et de l’IFN5 dans la forêt accessible sans la forêt buissonnante

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7. Pourquoi l'erreur standard et la valeur estimée sont-elles parfois représentées par un point (« . ») ?

Lors du calcul d'un tableau de résultats, les données ne sont pas toujours disponibles pour toutes les combinaisons d'expressions de variables de classification*. Dans la plupart des cas, cela indique que le paramètre estimé à l'aide de la variable cible n'existe pas ou n'existe que très rarement. Généralement, on introduit alors la valeur 0. Mais comme cette valeur ne repose sur aucune mesure directe, l'erreur standard correspondante est représentée par un point (« . »). Si le calcul se réfère à la valeur supposée de 0, par exemple pour les pourcentages ou certaines estimations d’évolution, aucune valeur ne peut être utilisée. Dans ce cas, la valeur estimée et l'erreur standard sont représentées par un point (« . »).

Par exemple, aucun arole n'a été trouvé et mesuré jusqu'à présent par l’Inventaire forestier national (IFN) sur le Plateau (volume des aroles vifs par région de production). On peut donc supposer que les valeurs manquent parce que l'arole n'est effectivement pas présent sur le Plateau et que le volume doit donc y être nul.

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8. Pourquoi certains tableaux n'indiquent-ils pas d'erreur standard ?

Les données de ces tableaux proviennent d'un relevé exhaustif et non d'un inventaire par échantillonnage. En conséquence, il n'est pas nécessaire d'indiquer une erreur standard puisqu'il n'y a pas d'incertitude liée à l'échantillonnage.

Par exemple, le relevé de desserte que l'Inventaire forestier national (IFN) effectue périodiquement auprès des services forestiers locaux est un relevé exhaustif.

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Valeurs négatives en cas de volume, d'accroissement ou d'exploitation ?

Des valeurs négatives sont possibles si le résultat n'a pu être calculé qu'à partir de quelques arbres. L'estimation n'est donc pas fiable. Cela se reflète également dans l'erreur standard, qui est en général particulièrement élevée lorsque les valeurs de volume, d'accroissement ou d'exploitation sont négatives.

Les valeurs négatives sont dues au fait que, lors de la détermination du volume de bois de tige des arbres échantillons, le volume estimé uniquement sur la base du diamètre à hauteur de poitrine (DHP) est ajusté avec le volume des arbres échantillons de tarif estimé sur la base du DHP, du diamètre à 7 m de hauteur et de la hauteur des arbres. Cette procédure permet un calcul non biaisé et plus précis du volume de bois de tige. Elle peut toutefois conduire à des valeurs négatives pour toutes les variables cibles basées sur le volume de bois de tige des arbres d'échantillonnage (p. ex. volume des arbres vifs, accroissement, exploitation) si le nombre d'arbres d'échantillonnage dans une combinaison d’expressions de variables* est faible.

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IFN3—IFN5
évolution: nombre total de tiges
essence principale · état de l'arbre (vif/mort)
découpage régional: arrondissement forestier (2024)
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante IFN1-IFN5
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
évolution 2004/07–2018/26
		arrondissement forestier (2024)
		AG01		AG02		AG03		AG04		AI01		AR01		BE01		BE02		BE03		BE04		BSBL01		BSBL02		BSBL03		BSBL04		FR01		FR02		FR03		FR04		GE01		GL01		GR01		GR02		GR03		GR04		GR05		JU01		LU01		LU02		LU03		NE01		NE02		NE03		NE04		NE06		NW01		OW01		OW02		SG01		SG02		SG03		SG04		SG05		SH01		SO01		SO02		SO03		SO04		SZ01		SZ02		SZ03		TG01		TG02		TG03		TI01		TI02		TI03		TI04		TI05		TI06		TI07		TI08		TI09		UR01		UR02		UR03		VD02		VD03		VD04		VD05		VD06		VD07		VD08		VD09		VD11		VD12		VD14		VD15		VD16		VD18		VD20		VD22		VS01		VS02		VS03		ZG01		ZH01		ZH02		ZH03		ZH04		ZH05		ZH06		ZH07		lacs		Suisse
essence principale	état de l'arbre (vif/mort)	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	±%	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	±%	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	±%	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	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
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épicéa	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-119	114	-61	604	-273	107	-183	138	-248	64	-604	48	-63	974	-986	42	-173	502	-1584	39	266	87	-21	172	-173	82	.	.	-281	50	-820	37	-135	114	74	387	52	74	-860	80	332	138	-317	152	485	100	26	2560	-680	65	-1418	36	-553	50	-57	856	-1586	40	-138	61	-18	822	-133	80	6	1305	-281	37	-85	97	584	92	92	222	289	120	-1	34173	227	164	-163	44	-434	37	-1245	58	-289	45	-246	55	568	83	-58	57	-130	163	-610	93	-180	76	-278	78	-450	83	-1418	52	245	52	1082	79	-165	111	.	.	0	0	0	0	110	69	9	467	90	63	149	53	130	84	-111	382	178	119	92	159	134	292	-133	203	-21	102	71	636	-121	203	-54	257	-387	48	-221	102	-407	70	-289	107	-307	85	-54	505	-73	63	-15	276	802	39	-140	203	104	336	-189	60	-655	57	16	1575	-527	63	-176	139	-481	43	185	247	-337	40	.	.	-15816	20
	mort	18	181	37	191	-9	332	-101	80	110	76	55	134	141	171	168	84	70	156	297	55	-8	100	23	165	45	88	-17	.	-48	58	-119	60	-228	58	50	120	.	.	-67	224	43	305	-72	223	419	54	431	39	417	49	218	69	63	267	32	205	232	63	52	75	-15	211	17	100	35	71	42	132	27	225	-21	221	172	48	-177	60	181	78	115	85	9	229	-3	2193	87	94	-71	83	20	129	0	0	35	71	68	117	-41	330	51	108	100	71	-63	91	20	809	30	63	120	61	176	49	.	.	.	.	-20	100	7	100	-16	100	-18	100	48	66	35	95	-26	699	40	71	65	104	241	56	14	424	-17	100	54	151	-59	100	33	64	17	303	25	252	94	56	-50	101	0	16232	36	71	8	100	23	125	199	73	397	38	220	70	69	51	329	81	-63	110	-21	161	-16	183	6	355	17	100	-40	86	.	.	4799	19
	total	-101	148	-24	1491	-282	104	-283	93	-138	75	-549	55	78	815	-818	52	-103	853	-1288	50	259	87	2	2298	-128	99	-17	.	-329	48	-939	34	-362	54	125	256	52	74	-927	81	375	128	-389	129	904	50	457	148	-263	161	-1200	41	-491	78	-25	2022	-1354	43	-86	102	-33	415	-116	90	41	173	-238	43	-58	174	564	96	265	84	112	342	180	222	342	103	-154	44	-437	41	-1158	61	-361	43	-226	54	568	83	-23	63	-62	353	-651	94	-129	94	-178	112	-513	79	-1399	53	275	47	1202	76	10	1509	.	.	0	0	-20	100	117	66	-7	648	72	83	197	44	165	69	-137	396	218	96	158	85	375	101	-119	242	-38	77	125	348	-180	153	-21	656	-370	50	-196	136	-313	90	-339	96	-307	80	-18	1509	-65	66	8	492	1002	36	257	105	324	95	-120	86	-326	52	-47	442	-548	60	-192	128	-475	45	202	226	-378	42	.	.	-11017	30
sapin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-163	58	-27	79	70	130	-168	103	-38	69	78	135	208	49	-78	389	1075	58	-468	66	19	100	14	151	87	99	.	.	140	82	24	225	-4	4731	14	564	34	100	-47	69	-64	104	-83	58	-30	94	48	132	-69	100	584	50	-41	497	616	111	284	94	-84	85	-96	105	316	119	-30	256	-4	3548	-7	434	120	66	63	157	-30	189	-24	79	-129	62	7	396	-207	47	-70	52	56	200	-160	73	-21	74	-85	260	118	55	-155	78	-51	178	-132	61	94	192	-261	100	6	100	145	76	0	0	.	.	.	.	0	0	-35	62	-35	70	16	536	105	79	.	.	-6	1923	-35	199	-26	58	95	81	51	79	0	0	-62	179	-47	155	101	174	108	71	125	125	282	61	92	68	-139	86	-229	74	51	165	3	777	-10	290	29	132	94	51	69	103	-5	419	64	118	-28	260	76	125	-24	100	-12	100	30	240	.	.	2098	68
	mort	31	147	.	.	-17	100	5	1090	15	100	7	511	18	249	17	610	-32	261	76	120	0	0	.	.	55	62	.	.	0	0	-32	71	19	110	48	58	.	.	9	223	-18	100	-124	73	-36	91	-19	168	121	100	14	603	-37	107	67	62	12	418	17	225	27	77	24	77	.	.	98	67	-17	156	9	313	56	97	3	929	-50	71	25	158	-17	100	17	205	.	.	-37	148	-10	180	14	70	-104	73	-55	100	55	88	45	74	16	235	.	.	.	.	.	.	-35	70	7	100	.	.	.	.	.	.	7	100	27	70	18	100	8	578	.	.	108	65	48	60	-36	71	22	116	17	100	.	.	3	802	0	0	7	100	0	0	24	153	7	100	17	100	.	.	-26	129	0	0	.	.	35	100	15	71	1	3748	96	67	.	.	-1	856	6	534	-11	174	17	100	.	.	.	.	.	.	697	52
	total	-132	58	-27	79	54	173	-163	110	-23	59	85	137	226	54	-61	466	1043	61	-392	78	19	100	14	151	142	69	.	.	140	82	-8	633	15	1139	62	119	34	100	-38	100	-82	84	-207	58	-66	51	29	235	52	100	597	47	-78	257	683	100	297	96	-66	70	-68	135	340	110	-30	256	94	131	-24	195	130	75	119	83	-27	220	-74	69	-104	69	-11	259	-191	49	-70	52	19	758	-170	69	-7	224	-188	127	63	85	-100	133	-5	1217	-116	69	94	192	-261	100	6	100	109	90	7	100	.	.	.	.	0	0	-28	73	-8	100	34	216	113	71	.	.	102	74	13	488	-62	54	117	70	68	67	0	0	-58	191	-47	155	108	168	108	71	149	109	289	59	109	57	-139	86	-255	78	51	165	3	777	24	189	44	82	95	69	166	66	-5	419	62	108	-22	338	66	143	-7	100	-12	100	30	240	.	.	2794	52
pin	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-141	77	-143	50	-17	100	-7	100	.	.	-9	100	-28	272	-36	61	-220	63	-59	65	30	128	-21	75	31	124	.	.	0	0	-21	322	.	.	-58	73	-104	79	.	.	-95	81	24	481	0	0	-155	52	-191	155	-71	50	0	0	-24	175	.	.	-35	100	-52	100	.	.	.	.	-20	100	66	100	35	100	22	100	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	-157	67	-20	74	-13	209	-44	125	-65	60	-3	100	0	0	.	.	-7	100	-14	71	-86	53	.	.	-53	74	23	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	7	100	.	.	.	.	-22	88	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	-14	100	.	.	0	0	.	.	-38	76	.	.	.	.	-22	100	.	.	-74	284	-336	44	-198	52	.	.	-31	100	-58	61	-7	100	7	1149	-34	81	-106	61	-14	71	.	.	-2680	20
	mort	-139	79	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-19	197	17	100	17	72	73	81	8	100	.	.	24	77	.	.	.	.	-50	100	.	.	10	100	0	0	.	.	35	125	4	413	.	.	78	78	471	42	36	73	.	.	-21	100	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	34	100	.	.	17	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	5	308	.	.	0	0	41	72	35	82	0	0	.	.	.	.	7	100	-8	100	-34	100	.	.	46	72	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	.	.	.	.	.	.	-33	100	.	.	.	.	7	100	.	.	7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	63	100	.	.	221	49	235	46	163	66	.	.	41	100	60	48	-24	77	7	100	.	.	-17	100	.	.	.	.	1434	24
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mélèze	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	64	95	0	100	125	127	-28	60	.	.	.	.	4	1484	-7	100	-32	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-3	100	.	.	59	112	.	.	0	0	-52	133	-94	53	-81	64	-140	58	-221	57	0	0	0	0	-10	100	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-17	100	0	0	-26	100	-20	205	-1	100	.	.	-17	72	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-1	100	-33	100	-34	100	137	100	38	72	-42	179	23	113	-8	239	.	.	0	0	-39	152	-63	84	4	539	.	.	.	.	-7	100	-67	160	.	.	74	100	.	.	-27	100	.	.	78	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	-5	156	.	.	7	100	.	.	411	100	-348	102	-147	121	-118	40	-7	100	0	0	-10	100	78	79	.	.	-27	73	0	0	-27	62	.	.	-661	103
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	10	180	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	7	100	.	.	.	.	68	71	13	224	38	99	203	42	208	43	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	49	100	-18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	24	87	32	127	0	0	.	.	.	.	43	61	0	0	25	77	.	.	.	.	.	.	43	87	.	.	44	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-34	100	.	.	-12	100	.	.	.	.	.	.	20	100	21	358	19	224	69	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	900	23
	total	64	95	0	100	125	127	-28	60	.	.	.	.	14	318	-7	100	-32	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-10	74	.	.	66	100	.	.	0	0	16	277	-81	62	-43	72	63	93	-13	926	0	0	0	0	-10	100	15	100	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	0	0	0	0	23	100	-38	95	-1	100	.	.	-17	72	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	-1	100	-33	100	-17	100	137	100	38	72	-18	421	56	91	-8	239	.	.	0	0	4	1230	-63	84	29	121	.	.	.	.	-7	100	-24	356	.	.	118	100	.	.	-27	100	.	.	78	100	.	.	.	.	-51	100	.	.	-17	116	.	.	7	100	.	.	430	100	-326	105	-129	135	-49	121	-7	100	0	0	-10	100	78	79	.	.	-27	73	0	0	-27	62	.	.	239	284
arole	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	26	100	.	.	.	.	25	59	151	242	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	110	94	56	123	-62	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	322	122
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-60	130	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	68	48	43	61	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	78	121
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-7	101	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	26	100	.	.	.	.	25	59	91	404	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	16	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	178	56	98	88	-28	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	400	98
autres résineux	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-21	100	.	.	-10	100	17	100	.	.	18	100	17	100	.	.	-34	166	0	0	.	.	.	.	.	.	-10	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	-18	100	.	.	.	.	0	0	18	290	0	0	17	100	3	856	15	100	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	19	102	42	100	18	100	18	100	.	.	-28	100	0	0	0	0	75	80	.	.	.	.	.	.	0	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	8	100	20	100	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	.	.	.	.	-41	100	52	100	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	-23	100	.	.	20	100	.	.	.	.	0	0	21	100	17	100	.	.	.	.	18	167	61	92	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	343	49
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	36	100	.	.	.	.	17	100	35	173	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	-17	100	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	175	51
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chêne	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-227	62	19	101	.	.	13	273	.	.	.	.	-15	100	-22	100	-8	1075	.	.	-15	71	24	100	-31	65	.	.	-1	903	-1	100	-18	183	98	82	-383	61	.	.	.	.	7	100	.	.	-18	100	0	0	-78	39	-26	79	-43	121	-27	100	-74	80	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-18	100	-36	100	.	.	0	7906	-17	100	-3	951	7	100	-34	100	1	3943	-48	52	0	0	.	.	.	.	-16	154	-132	65	-30	95	.	.	.	.	.	.	-60	100	23	213	-124	86	-148	78	-42	60	19	237	-14	137	.	.	15	100	9	100	0	0	.	.	-11	110	17	100	-21	100	8	309	200	102	.	.	-170	59	0	0	-27	77	-153	57	-103	100	2	100	17	100	18	169	222	76	19	262	.	.	0	0	0	0	0	0	-25	73	-3	2235	-17	173	11	175	.	.	-1490	34
	mort	38	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	100	7	100	19	160	.	.	.	.	.	.	-24	77	.	.	0	0	.	.	18	100	.	.	-133	84	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	-17	146	0	100	.	.	.	.	74	80	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	36	100	.	.	.	.	.	.	-35	71	.	.	34	100	.	.	13	168	.	.	.	.	.	.	.	.	-24	77	.	.	.	.	.	.	.	.	97	64	35	100	55	80	128	86	42	60	.	.	18	100	.	.	.	.	-20	100	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	-20	100	.	.	.	.	69	71	.	.	0	0	100	74	.	.	.	.	.	.	18	100	17	100	-18	170	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	0	0	.	.	577	40
	total	-188	78	19	101	.	.	13	273	.	.	.	.	0	100	-15	155	11	789	.	.	-15	71	24	100	-55	70	.	.	-1	903	-1	100	0	9069	98	82	-516	67	.	.	.	.	7	100	.	.	0	0	0	0	-96	47	-27	78	-43	121	-27	100	0	0	.	.	0	0	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	-18	100	0	0	.	.	0	7906	-17	100	-38	102	7	100	0	0	1	3943	-35	74	0	0	.	.	.	.	-16	154	-156	66	-30	95	.	.	.	.	.	.	37	72	58	65	-68	138	-20	100	0	0	19	237	5	100	.	.	15	100	-11	100	0	0	.	.	-11	110	17	100	-21	100	-12	333	200	102	.	.	-102	89	0	0	-27	77	-52	124	-103	100	2	100	17	100	36	121	239	70	1	4343	.	.	0	0	0	0	0	0	-25	73	14	533	-17	173	11	175	.	.	-913	60
châtaignier	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	-72	133	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-35	100	30	296	148	74	-209	204	-509	50	-598	49	56	155	-94	103	-455	50	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-66	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	1	222	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1787	36
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	128	81	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	164	72	72	112	432	50	205	58	477	46	34	98	67	72	485	53	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	2097	21
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	55	56	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	193	84	219	85	223	155	-305	64	-121	165	89	89	-27	298	29	798	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-66	100	.	.	.	.	.	.	.	.	0	0	.	.	1	222	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	310	186
autres feuillus	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	87	163	310	54	-9	560	-76	224	-30	71	13	190	-98	250	55	265	296	138	8	1339	-110	132	16	271	-52	98	.	.	28	354	-3	3685	212	64	68	228	17	100	-518	64	37	274	-111	75	240	157	-398	54	-106	203	7	2186	87	113	-14	237	117	132	.	.	-88	79	17	100	-7	965	-50	100	97	54	-115	70	79	96	-18	100	-44	252	-149	72	-221	54	-103	61	-3	1878	28	128	-102	70	-83	156	-99	49	10	566	-35	113	-117	113	67	152	226	81	6	827	-88	124	582	61	-3	1135	145	93	-61	396	79	355	-240	88	108	152	231	54	-24	236	-158	100	17	100	-277	64	-20	357	7	394	78	56	62	226	-28	116	17	194	36	120	72	62	-48	90	37	179	-72	71	-251	70	-55	75	-19	100	0	100	-211	155	117	206	-179	163	29	90	21	155	130	122	84	112	87	53	65	63	-48	184	156	93	.	.	-255	532
	mort	46	68	40	125	.	.	17	100	-15	100	2	1050	132	64	66	75	-73	60	-2	2022	70	87	0	0	-18	257	.	.	-34	118	41	122	-8	365	69	105	-17	100	137	78	-1	5798	-102	91	28	321	263	68	210	73	177	50	21	152	0	7878	-89	52	.	.	36	71	17	100	-63	100	39	100	.	.	-36	221	-17	177	18	100	-68	62	11	1145	88	91	-17	453	-17	100	.	.	34	100	34	101	17	100	-15	100	-17	100	54	101	45	73	17	100	-23	76	205	66	21	440	19	155	-61	149	-48	294	179	70	-21	388	60	57	-47	169	50	61	110	100	-36	71	67	65	16	185	-92	64	40	176	-69	100	24	100	17	100	36	71	-19	100	.	.	15	114	0	0	-20	100	1	3540	19	100	.	.	60	132	174	73	242	60	17	100	0	0	17	100	27	127	0	0	-51	74	51	75	-17	100	.	.	2079	29
	total	133	112	349	48	-9	560	-59	289	-45	74	15	224	34	765	121	117	222	193	6	1625	-40	407	16	271	-70	82	.	.	-7	1072	37	283	203	68	137	87	0	46501	-381	74	37	349	-213	75	269	146	-135	172	104	147	184	77	108	101	-13	225	27	575	.	.	-51	92	34	100	-70	169	-12	100	97	54	-151	100	61	127	0	0	-112	103	-138	130	-133	84	-120	78	-20	276	28	128	-68	61	-49	225	-81	46	-5	1194	-53	95	-63	143	112	113	243	75	-18	302	118	90	603	70	16	100	84	160	-109	227	259	95	-261	76	168	100	184	72	25	197	-48	100	-18	166	-210	67	-5	1689	-85	76	119	75	-7	2482	-4	727	33	130	72	71	53	93	-48	90	52	116	-72	77	-271	65	-54	100	0	0	0	100	-150	213	291	57	62	479	46	67	21	155	146	108	110	85	87	53	14	304	3	2118	139	106	.	.	1824	75
indéterminable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-29	92	-36	115	30	71	0	0	-19	100	38	100	.	.	7	100	.	.	-18	100	-30	100	.	.	5	514	.	.	-17	100	-16	172	26	77	14	327	-28	173	-38	117	34	71	32	71	18	100	13	191	.	.	.	.	.	.	17	100	19	100	13	71	-8	203	18	100	18	100	-17	104	7	100	3	867	7	100	.	.	.	.	69	71	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	-1	4526	.	.	.	.	-49	100	.	.	.	.	.	.	-39	101	-18	100	.	.	-19	100	14	100	.	.	-18	100	-16	261	2	1040	21	100	-15	100	.	.	8	100	-17	100	.	.	17	100	17	100	.	.	.	.	-17	100	.	.	.	.	.	.	0	28935	25	76	-64	66	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	17	100	.	.	17	100	.	.	13	1480
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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. 2285335. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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