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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
nombre de tiges
altitude (par classes de 200 m) · nombre de dégâts
découpage régional: arrondissement forestier (2024)
unité: 1000 n
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km
état 2004/06
		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
altitude (par classes de 200 m)	nombre de dégâts	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	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	deux dégâts visibles ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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>1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
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	un dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	221	35	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	52	.	0	.	0	.	0	.	310	30	130	42	234	36	501	20	1633	13	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	23	100	0	.	0	.	23	84	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	60	54	144	45	52	49	0	.	0	.	0	.	74	49	0	.	0	.	0	.	0	.	54	.	58	74	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	711	17	649	20	518	60	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	5447	9
	deux dégâts visibles ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	88	42	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	93	42	14	77	103	46	118	37	376	20	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	34	66	50	57	33	79	6	.	0	.	0	.	28	58	4	100	0	.	0	.	0	.	38	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	214	25	190	27	169	78	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	1559	13
	arbre mort ou à terre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	10	100	106	79	257	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	19	100	0	.	0	.	0	.	20	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	40	61	10	100	31	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	494	33
	total	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	981	33	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	260	.	0	.	0	.	0	.	1404	25	769	37	1145	32	2985	20	9979	10	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	224	92	0	.	0	.	145	73	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	352	44	707	33	475	41	6	.	0	.	0	.	511	36	74	80	0	.	0	.	50	.	125	.	196	74	8	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4385	14	3638	18	1893	43	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	30313	6
1601-1800 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	2692	19	24	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	199	.	0	.	0	.	0	.	306	59	1378	27	717	41	2349	28	3749	17	2901	16	0	.	0	.	0	.	135	61	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	523	67	302	85	599	48	0	.	109	.	629	45	0	.	117	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	48	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	124	45	861	34	587	43	145	67	0	.	0	.	907	29	452	43	356	62	8	.	172	64	14	100	226	64	151	40	112	54	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	3213	19	1585	34	2449	24	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	28137	6
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	deux dégâts visibles ou plus	0	.	0	.	0	.	0	.	15	77	60	45	249	46	211	28	66	44	264	24	0	.	0	.	102	42	0	.	20	82	43	70	99	47	18	71	0	.	245	40	32	58	81	44	43	53	33	53	0	.	311	39	146	66	10	100	69	48	8	71	60	74	19	71	82	56	77	72	4	100	0	.	58	64	9	100	123	44	148	47	15	77	92	43	24	61	55	79	45	60	0	.	26	76	14	100	15	77	68	43	0	.	0	.	0	.	51	.	41	43	58	67	37	59	218	84	71	44	151	39	66	52	78	52	18	100	0	.	42	51	0	.	0	.	16	80	4	100	0	.	0	.	0	.	9	70	0	.	0	.	74	73	9	100	4	100	8	71	10	100	9	100	23	62	55	62	174	34	4	100	0	.	0	.	68	46	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	4357	9
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	un dégât visible	77	49	44	58	42	51	332	29	59	60	211	40	233	32	510	21	704	18	450	29	25	85	104	43	124	52	0	.	172	37	134	38	80	54	140	44	0	.	392	78	120	44	228	33	67	67	312	44	20	.	1032	16	345	35	349	27	114	50	43	57	0	.	46	56	13	100	0	.	276	46	12	.	191	58	260	28	188	60	217	43	125	52	79	54	189	34	48	47	136	35	186	41	670	27	231	43	0	.	57	59	308	29	23	72	120	67	32	100	20	66	47	82	176	75	409	37	545	32	59	51	107	66	242	42	9	100	32	69	51	93	284	58	78	62	0	.	193	34	10	100	78	66	59	47	52	61	0	.	10	100	101	52	116	45	18	100	140	44	0	.	163	37	132	41	73	72	260	36	46	50	131	37	104	40	376	26	125	34	38	59	0	.	60	59	0	.	14212	5
	deux dégâts visibles ou plus	29	74	21	100	4	100	98	65	15	100	29	63	56	50	137	37	166	26	118	41	4	100	46	60	51	53	0	.	56	46	71	57	36	83	51	54	0	.	195	71	38	63	71	47	29	74	195	41	18	.	247	25	87	64	105	32	21	100	0	.	0	.	10	100	0	.	0	.	61	64	0	.	23	100	70	46	31	67	139	66	0	.	16	61	36	53	25	61	27	63	72	54	188	33	57	90	0	.	13	74	4	100	0	.	14	75	0	.	56	56	15	100	46	80	57	53	173	39	41	60	51	73	140	43	9	100	4	100	0	.	12	58	0	.	0	.	34	89	20	66	10	100	37	61	9	100	0	.	0	.	18	63	17	71	4	100	25	62	0	.	47	53	39	61	40	80	111	42	0	.	31	100	21	54	88	35	22	56	19	81	0	.	24	72	0	.	4001	8
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	total	566	39	340	58	414	41	2015	29	408	59	1199	34	1559	29	3723	16	5093	14	1945	25	94	71	593	32	979	36	0	.	764	32	889	35	595	52	1417	35	0	.	1003	66	1017	36	1079	29	375	59	1160	37	67	.	6468	14	1546	29	3545	19	610	44	465	44	0	.	767	36	71	75	0	.	1006	47	65	.	637	48	1765	24	1099	44	1088	36	802	42	795	38	1593	29	602	38	1053	29	1053	33	2108	22	1209	34	0	.	255	48	2059	27	293	86	1259	41	56	100	168	47	242	71	591	51	1360	33	2705	26	563	44	379	50	1198	38	84	100	154	69	170	73	938	48	346	62	131	.	1121	29	51	69	574	50	366	49	801	41	0	.	551	59	546	42	1455	30	211	53	647	42	0	.	923	34	733	43	299	51	1448	27	365	49	1372	30	697	37	2170	24	1078	28	217	51	0	.	566	52	0	.	84780	4
=600 m	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	3589	17	2609	19	2696	19	2452	18	0	.	0	.	334	53	595	37	8268	11	252	.	793	30	1070	31	876	30	61	.	362	50	902	32	0	.	1236	31	820	36	24	.	66	.	232	58	0	.	887	42	0	.	2775	17	1005	28	1171	34	121	.	96	84	0	.	0	.	0	.	0	.	117	75	231	.	479	56	1442	28	637	43	187	58	853	37	66	100	2528	21	1252	27	212	51	943	29	927	31	234	64	0	.	186	65	1618	28	2026	21	2587	23	0	.	536	39	178	71	845	45	443	39	2755	21	498	40	764	36	958	36	328	74	87	.	93	81	470	53	481	62	24	.	166	76	530	46	28	.	607	31	58	.	0	.	692	48	174	57	430	45	720	45	250	72	0	.	292	52	386	53	20	.	757	37	338	50	462	38	1012	25	319	67	1646	23	1793	25	1200	27	1402	25	0	.	71557	3
	un dégât visible	751	20	666	21	230	31	472	21	0	.	0	.	44	59	101	39	1444	14	37	.	254	37	212	37	349	46	0	.	130	69	92	40	0	.	144	37	22	73	0	.	16	.	0	.	0	.	116	39	0	.	632	25	305	29	197	35	10	.	36	64	0	.	0	.	0	.	0	.	4	100	31	.	61	72	223	37	107	48	85	75	364	60	34	71	426	24	129	36	50	51	169	35	249	33	51	66	0	.	15	77	279	27	235	28	314	35	0	.	171	40	40	78	215	47	306	40	889	23	151	50	251	40	302	36	15	75	28	.	53	77	61	77	94	96	10	.	98	78	61	55	0	.	192	37	7	.	0	.	19	71	32	88	17	64	73	54	10	100	0	.	160	63	84	87	30	.	289	58	48	52	55	60	390	28	47	91	274	25	331	28	308	26	227	26	0	.	14423	5
	deux dégâts visibles ou plus	160	27	89	38	47	46	108	41	0	.	0	.	0	.	22	69	406	19	19	.	96	40	48	43	49	49	0	.	64	53	47	53	0	.	31	52	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	75	66	0	.	136	32	87	41	23	100	0	.	10	100	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	49	66	22	71	4	100	54	73	0	.	89	34	69	38	18	71	37	59	91	47	4	100	0	.	10	100	116	70	50	42	45	46	0	.	11	100	37	100	57	62	169	50	243	27	44	58	28	54	144	36	10	100	14	.	9	100	52	100	10	100	0	.	13	100	59	63	0	.	49	40	7	.	0	.	4	100	0	.	4	100	4	100	0	.	0	.	106	100	19	100	10	.	59	48	10	100	23	85	84	40	13	100	72	33	78	42	91	37	67	47	0	.	3776	7
	arbre mort ou à terre	4	100	4	100	0	0	11	100	0	.	0	.	0	0	0	0	4	100	0	.	4	100	0	0	0	0	0	.	0	0	10	100	0	.	8	71	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	0	4	100	0	0	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	0	10	100	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	11	100	0	0	0	.	0	0	17	100	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	10	100	0	0	27	72	0	0	0	0	31	78	10	100	0	.	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	19	100	0	.	0	.	0	0	0	0	0	0	10	100	0	0	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0	0	.	19	100	0	0	0	0	0	0	19	100	10	100	0	0	0	.	242	24
	total	4504	16	3368	18	2972	19	3043	17	0	.	0	.	377	52	718	36	10122	10	309	.	1147	30	1331	31	1274	29	61	.	556	51	1051	31	0	.	1419	29	841	36	24	.	82	.	232	58	0	.	1077	40	0	.	3543	16	1401	26	1391	32	131	.	142	73	0	.	0	.	0	.	0	.	121	76	262	.	540	55	1724	27	766	42	275	50	1271	41	100	86	3043	20	1450	26	280	49	1150	28	1278	29	290	60	0	.	211	62	2030	26	2311	21	2946	22	0	.	718	38	255	71	1128	41	918	35	3914	20	693	40	1043	35	1435	31	363	73	129	.	154	77	583	53	585	63	34	.	276	75	650	43	28	.	868	31	73	.	0	.	715	47	206	60	451	45	806	44	260	70	0	.	558	50	488	55	60	.	1105	37	396	49	559	40	1486	24	379	67	1991	22	2221	23	1608	24	1695	24	0	.	89997	3
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pas de dégât visible	4049	16	2884	18	3064	18	4037	16	2326	22	3618	18	17512	8	11817	8	13461	8	10104	10	859	28	1620	23	2869	18	61	.	1417	24	3522	18	4710	16	4348	17	820	36	4354	17	6641	12	5648	13	8314	13	17044	8	14705	8	12218	9	3730	16	4949	15	6308	13	1335	24	2583	18	1349	27	1344	30	3330	19	2272	26	2545	22	4398	17	3430	18	3058	21	4998	16	2973	18	5109	17	4403	16	2672	19	2825	20	1858	22	2435	17	3741	17	3461	17	2189	20	3468	19	2297	21	3711	20	1844	24	4536	15	2833	16	3969	17	3063	18	6348	13	7058	12	4433	17	5567	15	1649	27	1424	26	1969	23	2776	20	2343	22	3816	18	1890	24	552	45	3446	19	1340	29	1434	26	2879	17	2578	21	2277	19	2646	19	1719	30	1131	30	509	38	1068	28	13736	8	10064	10	13269	9	2265	21	1876	24	1583	21	2984	20	2675	18	1953	23	1200	27	1870	23	0	.	379366	1
	un dégât visible	828	19	710	20	272	27	804	17	583	26	782	21	5343	9	2743	11	2259	10	2577	12	279	34	325	28	694	27	0	.	461	28	740	25	1239	16	589	22	22	73	1825	21	1974	14	1785	14	2506	12	4025	9	3440	9	2474	11	1071	18	669	19	1863	14	252	26	634	24	173	35	217	31	427	22	727	24	659	22	1286	21	568	21	1092	30	1342	17	809	30	1083	20	681	18	427	22	623	27	410	26	1058	20	688	20	558	23	446	25	616	19	258	26	434	31	629	22	1137	17	770	19	1034	22	1470	17	1988	15	1849	14	942	20	1188	17	734	28	546	31	530	24	800	26	579	25	975	20	509	26	71	49	549	24	318	32	261	32	560	18	304	25	683	23	282	26	187	32	239	34	93	46	353	34	2954	10	2368	11	3273	14	282	31	228	32	494	24	687	20	421	20	369	25	308	26	287	24	0	.	89604	2
	deux dégâts visibles ou plus	189	25	111	36	51	43	207	37	85	35	132	31	2227	11	842	14	643	14	663	16	100	38	94	37	212	27	0	.	180	29	225	27	553	24	177	26	0	.	721	26	625	17	385	22	908	15	1414	12	943	14	728	20	383	32	139	31	383	23	40	54	187	34	28	58	101	48	92	62	156	33	114	36	182	31	132	35	253	27	403	30	106	49	250	27	148	26	231	28	114	33	109	41	372	28	136	45	192	34	137	30	120	68	50	42	59	39	276	29	372	20	375	24	364	25	694	32	553	18	667	18	323	25	407	23	150	30	124	48	177	32	161	41	84	32	283	32	99	41	79	50	92	39	86	35	46	43	244	25	18	64	276	29	44	43	23	56	34	50	40	63	161	67	729	14	779	15	1167	17	27	54	65	59	105	34	173	26	94	28	97	37	91	37	91	39	0	.	26701	3
	arbre mort ou à terre	4	100	4	100	0	0	11	100	0	0	0	0	321	43	25	59	29	55	30	74	4	100	0	0	0	0	0	.	9	100	31	75	11	100	29	55	0	0	131	55	0	0	20	71	72	37	182	50	347	40	0	0	19	64	0	0	20	71	0	0	0	0	0	0	0	0	11	100	22	83	19	71	86	64	20	71	0	0	22	71	0	0	11	100	10	100	0	0	0	0	0	0	11	100	4	100	4	100	0	0	17	100	0	0	0	0	33	72	25	100	48	60	83	50	9	100	27	72	39	61	10	100	31	78	10	100	22	71	41	71	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	11	100	19	100	0	0	4	100	0	0	0	0	0	0	10	100	0	0	0	0	0	0	194	38	92	51	248	39	25	61	19	100	0	0	9	100	0	0	19	100	10	100	14	77	0	.	2587	11
	total	5070	15	3708	17	3387	17	5058	15	2994	21	4533	17	25403	7	15426	8	16391	8	13374	10	1241	28	2039	23	3775	17	61	.	2067	23	4518	17	6513	15	5143	16	841	36	7032	16	9239	12	7838	12	11800	11	22665	7	19435	7	15419	8	5203	16	5757	15	8574	12	1627	23	3404	18	1551	25	1661	27	3860	18	3176	23	3337	21	5952	16	4150	17	4403	20	6765	14	3888	19	6454	16	5242	15	3329	18	3562	18	2377	21	3877	17	4570	16	4216	16	2772	19	4222	18	2604	21	4205	19	2783	22	6071	14	4027	15	5451	16	5236	15	8916	13	9613	11	5708	16	7193	14	2543	24	2115	26	2717	21	3737	19	3005	21	5074	18	2498	22	701	40	4098	18	1763	27	1741	25	3687	16	2900	20	3236	19	2972	19	1939	29	1404	29	642	37	1582	27	17614	8	13304	10	17957	9	2600	20	2188	24	2183	20	3853	19	3190	17	2438	22	1608	24	2261	22	0	.	498258	1

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. 2290487. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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