Résultats par critères et indicateurs MCPFE

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	23-35calculé 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 et le total (paires de chiffres ), mais ils le font pour les forêts privées (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 au Plateau dans les forêts publiques et en total. Pour les forêts privées, 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 et le total.

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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IFN2—IFN5
évolution: nombre total de tiges
résineux et feuillus · 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 1993/95–2018/26
		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
résineux et feuillus	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	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
résineux	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-640	58	-855	79	-6	7579	-955	47	-362	55	-1006	73	-2533	50	-3624	24	-1232	114	-1986	32	223	92	-296	122	-171	127	-73	.	-767	49	-1527	37	-1847	42	-1233	58	-113	127	-1005	84	476	104	-253	206	714	100	696	141	-226	384	-2311	43	-727	90	-538	164	-1922	47	-506	59	6	6561	139	305	1	10927	-589	44	11	1451	781	57	425	143	-65	711	107	537	-40	1163	-166	74	-1265	53	-1320	41	83	389	-632	39	-85	528	-152	145	206	147	-1687	53	-297	53	-474	81	-623	100	-1599	55	520	47	1521	67	71	317	16	146	0	0	0	0	505	51	-6	1878	280	81	404	55	109	129	-404	157	449	89	317	75	291	185	-184	183	-308	103	-16	3475	-220	129	73	452	-177	124	123	190	-181	152	-402	66	-99	197	-643	79	-35	236	-271	93	-70	1218	-118	475	-133	439	-721	67	-167	76	-773	48	-967	38	-734	68	-947	35	-82	607	-473	67	.	.	-35288	14
	mort	-74	95	50	133	-43	129	136	40	159	58	234	50	2111	21	765	25	406	33	662	35	-16	142	76	65	169	50	.	.	110	52	106	107	651	39	279	42	7	100	-67	253	471	39	20	1268	606	50	980	24	1890	27	299	77	335	49	194	46	1003	34	69	79	64	62	41	61	35	100	277	40	55	96	130	56	358	59	52	168	181	87	169	61	50	108	65	123	189	44	18	334	-19	591	30	142	42	132	44	155	291	45	74	118	103	80	59	85	147	83	-31	97	235	45	256	43	7	100	.	.	-8	100	128	64	53	62	6	468	30	185	31	111	332	47	141	50	63	142	460	39	24	207	.	.	98	135	-59	74	47	50	82	63	111	77	163	38	-66	133	-16	226	16	187	79	83	-113	105	592	54	916	27	999	28	215	43	418	76	150	41	19	190	-21	210	40	71	17	100	0	23401	.	.	19459	7
	total	-714	53	-805	81	-49	969	-819	54	-203	85	-772	96	-422	274	-2858	28	-826	171	-1324	48	207	93	-220	156	-2	12756	-73	.	-657	54	-1421	37	-1195	60	-955	75	-106	135	-1072	86	948	56	-233	245	1320	56	1676	57	1664	59	-2012	48	-391	165	-344	260	-919	89	-438	68	70	543	181	233	36	503	-312	76	66	247	911	51	783	91	-13	3482	288	195	129	349	-116	83	-1199	56	-1131	46	101	318	-651	37	-55	823	-110	199	250	125	-1396	61	-224	53	-371	112	-564	109	-1451	57	489	51	1756	61	327	65	23	115	0	0	-8	100	633	41	47	233	285	81	435	49	140	99	-72	915	590	66	380	61	751	80	-159	215	-308	103	82	648	-278	110	120	278	-95	232	234	109	-18	1568	-468	65	-115	165	-627	82	44	301	-384	67	521	178	798	76	866	60	-506	96	251	152	-623	57	-948	39	-755	67	-907	36	-65	768	-473	72	.	.	-15828	32
feuillus	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-61	873	-155	250	-79	350	-684	51	-158	59	-41	532	310	197	16	4315	-1370	58	-1059	61	-14	2936	114	380	-260	119	.	.	-246	82	-384	59	88	518	0	194902	-854	63	-1019	51	-131	246	-247	92	414	154	-115	467	81	286	-855	61	-94	396	-408	51	-320	125	206	136	-245	62	58	326	96	285	-113	130	288	139	-115	146	-262	136	-98	232	-934	57	-87	473	-277	148	-1060	51	-279	165	680	70	-421	95	-343	83	-262	136	104	225	-115	95	-183	59	93	335	-32	823	-167	166	301	84	1176	50	312	68	635	104	-836	73	111	655	829	54	312	126	-211	247	142	93	-66	194	-75	117	62	356	120	274	83	368	363	81	182	112	-307	64	-13	891	387	108	128	146	-450	53	-677	49	438	127	-442	66	-446	51	39	306	-139	341	365	113	1139	32	170	335	-31	386	68	212	189	153	-544	74	181	239	56	597	-324	82	589	50	.	.	-7185	50
	mort	249	54	100	48	17	100	96	64	-15	195	228	41	169	109	286	39	292	42	223	56	225	52	66	71	170	62	.	.	90	60	205	67	129	59	139	96	34	123	578	55	232	45	22	92	149	114	712	35	251	61	764	31	77	125	158	44	459	36	149	66	90	64	34	100	.	.	39	100	131	60	31	105	208	51	34	103	113	105	261	44	209	73	240	37	173	45	-27	73	110	67	171	42	156	46	152	78	-17	600	244	57	-69	163	97	106	7	382	307	50	281	84	164	58	696	43	579	43	999	36	512	31	380	42	831	40	181	40	129	100	-18	100	250	58	160	62	16	366	93	68	-69	158	164	71	50	58	53	58	56	76	59	131	0	23381	114	85	123	63	1	3540	39	100	-7	100	168	50	260	52	846	27	42	85	6	409	57	52	329	44	79	196	-47	120	40	192	-27	145	.	.	16534	7
	total	188	324	-55	703	-63	444	-588	59	-173	55	187	139	480	134	302	217	-1078	73	-836	74	211	222	180	234	-91	316	.	.	-156	141	-180	158	217	211	138	218	-819	66	-441	127	100	295	-226	102	563	126	597	79	332	63	-91	577	-17	2218	-250	74	140	296	355	101	-155	86	91	231	96	285	-75	194	419	90	-84	220	-54	532	-64	379	-821	61	174	237	-69	640	-820	64	-106	454	653	73	-311	117	-172	154	-106	322	256	77	-132	108	61	216	24	1513	65	490	-161	173	609	57	1456	53	476	56	1331	47	-257	220	1110	64	1341	37	692	51	620	96	324	48	63	67	-93	101	312	70	280	119	99	301	456	65	113	241	-143	128	37	371	440	97	184	98	-391	59	-678	52	552	100	-319	87	-445	50	78	151	-146	325	533	78	1399	25	1016	58	11	1196	75	213	245	119	-215	173	260	198	8	4366	-283	104	562	54	.	.	9348	39
indéterminable	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	mort	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	137	40
	total	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	.	.	19	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	15	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	35	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	18	100	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	17	100	.	.	.	.	.	.	137	40
total	pas d'indication	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.	.
	vif	-700	92	-1010	74	-85	640	-1639	35	-519	51	-1047	73	-2223	67	-3608	31	-2602	63	-3045	31	209	213	-182	332	-431	83	-73	.	-1012	48	-1912	33	-1759	55	-1233	63	-966	59	-2024	49	345	182	-500	111	1128	88	582	193	-146	622	-3166	33	-821	96	-946	99	-2241	48	-300	135	-239	167	197	175	97	329	-702	41	299	149	666	75	163	436	-163	318	-827	103	-127	538	-443	103	-2324	36	-1599	50	763	82	-1052	47	-428	123	-415	97	309	151	-1802	51	-481	42	-381	131	-655	106	-1766	55	821	46	2696	53	383	83	651	101	-836	73	111	655	1334	39	307	136	69	833	547	50	43	223	-479	134	511	86	437	101	374	168	179	265	-125	294	-323	187	-233	159	459	123	-50	684	-326	101	-858	51	36	1626	-541	67	-1088	60	5	2688	-410	102	295	320	1021	64	37	2281	-752	69	-99	183	-584	74	-1511	39	-553	121	-891	51	-406	149	116	386	.	.	-42473	15
	mort	174	87	149	54	-26	238	232	36	144	68	462	37	2295	21	1052	23	698	28	886	30	227	52	141	46	339	42	.	.	199	43	311	62	780	34	417	44	41	110	511	76	718	30	42	610	755	46	1692	20	2141	25	1063	32	412	52	352	37	1480	27	218	57	154	45	75	72	35	100	316	37	186	53	161	49	566	42	86	116	294	70	430	38	258	62	306	44	362	33	-9	711	125	115	201	45	198	42	197	67	274	46	318	52	34	409	156	73	154	81	276	57	516	56	419	34	703	43	579	43	991	36	640	28	433	40	837	40	211	42	160	83	314	50	391	43	224	60	476	38	117	77	-69	158	262	58	-9	600	100	38	138	52	170	84	163	48	48	263	107	56	17	229	117	71	-120	99	779	43	1175	25	1846	20	257	40	425	75	207	33	348	46	58	276	9	601	57	117	-27	213	.	.	36130	5
	total	-526	136	-860	85	-112	504	-1407	41	-376	61	-585	134	73	1918	-2557	41	-1904	88	-2160	43	437	114	-40	1474	-92	319	-73	.	-813	58	-1601	38	-979	90	-816	96	-925	62	-1513	73	1063	61	-459	131	1883	56	2274	48	1995	50	-2103	49	-409	191	-594	160	-762	134	-82	561	-85	473	272	134	132	246	-386	75	485	88	826	64	729	107	-77	679	-533	156	303	228	-185	258	-2019	41	-1237	64	754	83	-927	49	-227	224	-217	179	506	92	-1528	60	-163	121	-347	165	-499	142	-1612	57	1097	42	3212	52	802	44	1354	46	-257	220	1102	64	1974	29	739	51	906	72	758	40	202	74	-165	404	902	50	661	68	850	80	296	169	-194	212	-61	989	-242	168	560	102	88	390	-156	221	-695	65	84	723	-434	80	-1072	62	122	129	-530	81	1073	94	2196	34	1883	44	-495	105	326	126	-377	112	-1162	49	-495	148	-882	54	-348	176	89	537	.	.	-6343	100

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. 2285655. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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