Résultats IFN

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volume du bois fort de tige (UCB 2010) #211
Volume de bois de tige sans écorce ni souche d'au moins 7 cm de diamètre (limite du bois fort) de tous les arbres et arbustes d'au moins 12 cm de diamètre à hauteur de poitrine (DHP), déterminé au moyen des fonctions de volume de tige selon Kaufmann (2001). Les assortiments ont été définis selon l'édition de 2010 des Usages suisses du commerce du bois brut (UCB).

assortiment #2221
Tri des longueurs de bois ronds en cinq classes de longueur (4 pour les résineux et 1 pour les feuillus) selon les Usages suisses du commerce du bois brut, éditions de 2010 et 2021 (USC 2010). Source: enquête auprès des services forestiers (MID 2020: Classement des bois ronds résineux d'après les classes de longueur)

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

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

forêt accessible sans la forêt buissonnante #434
Forêt couverte à moins des deux tiers d'arbustes et accessible à pied.

réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5 #1746
Sous-réseaux 1, 2, 3, 4 et 5 des relevés de terrain sur le réseau d'échantillonnage avec un maillage de 1,4 km (réseau de base).

Estimation et erreur standard de l’estimation

Les résultats publiés dans les tableaux IFN sont des estimations portant sur des paramètres de la forêt suisse (paramètres de population) dont les valeurs réelles ne sont pas connues et qui sont donc extrapolées (estimées) à partir des données de l’échantillon de l’IFN. Les extrapolations contiennent des incertitudes. Cependant, la précision de l’extrapolation opérée à partir de l’échantillon aléatoire de l’IFN peut être estimée de façon fiable. Pour ce faire, tous les tableaux IFN indiquent une seconde valeur à côté de l’estimation: l’erreur standard de l’estimation.

La plupart des tableaux indiquent l’erreur standard relative (« ±% »), mais parfois, surtout pour les pourcentages estimés, c’est l’erreur standard absolue (« ± ») qui est indiquée. Le rapport entre l’erreur standard absolue et relative est le suivant:

erreur standard relative = erreur standard absolue / estimation x 100

erreur standard absolue = erreur standard relative × estimation / 100

Les données sur la desserte sont issues d’un recensement complet des routes forestières. Dans ce cas, il n’est pas nécessaire d’indiquer d’erreur standard puisqu’il n’existe pas d’incertitude liée à l’échantillonnage.

Intervalle de confiance de l’estimation

À l’aide de l’estimation et de son erreur standard, il est possible de calculer l’intervalle de confiance de l’estimation en indiquant:

sa limite inférieure
estimation - tQ × erreur standard absolue

et sa limite supérieure
estimation + tQ × erreur standard absolue

Si le calcul se fait avec l’erreur standard simple (tQ = 1), on obtient l’«intervalle de confiance à 68%». On peut alors admettre que la valeur réelle du paramètre de la population se situe avec une probabilité de 68% dans cet intervalle de confiance. Si l’on utilise l’erreur standard double pour le calcul (tQ = 2), la valeur réelle du paramètre se situe avec une probabilité de 95% dans l’intervalle de confiance, à savoir l’«intervalle de confiance à 95%».

Significativité de l’estimation

L’intervalle de confiance permet d’examiner statistiquement si le paramètre de population estimé est plus grand ou plus petit qu’une certaine valeur de référence, respectivement si deux paramètres de population estimés se distinguent effectivement (dans la population réelle). Dans la pratique, le processus adopté est le suivant: lorsqu’une valeur de référence est située hors de l’intervalle de confiance, on admet que la valeur estimée pour la population se distingue significativement de la référence; si la valeur de référence se situe à l’intérieur de l’intervalle, on interprète la différence entre valeur estimée et valeur de référence comme aléatoire et donc non significative. Pour comparer deux paramètres de population, on considère qu’ils se distinguent de façon significative lorsque leurs intervalles de confiances ne se superposent pas.

Traitement de valeurs manquantes

Lors du calcul des résultats, on ne dispose pas toujours de données pour toutes les combinaisons de catégories des variables de classification et du découpage régional^*. Cela indique dans la plupart des cas que le paramètre estimé à l’aide de la variable cible n’apparaît pas ou seulement très rarement. Généralement, on introduit (« impute ») alors la valeur 0. Mais comme cette valeur n’est pas issue de mesures directes, l’erreur standard correspondante est représentée par un point [.]. Lorsqu’on se réfère à la valeur supposée de 0 lors d’un calcul, par exemple pour indiquer des pourcentages ou certaines estimations de changements, il n’est pas possible d’indiquer une valeur. Dans ce cas, on introduit un point [.] pour la valeur estimée et l’erreur standard.

Par exemple, on n’a jusqu’ici ni trouvé ni mesuré d’arole sur le Plateau (volume des aroles selon les régions de production). On peut donc admettre que si les valeurs manquent, c’est que l’arole n’est effectivement pas présent dans cette région et que son volume doit y être de 0.

^* p. ex. combinaison de la catégorie « arole» de la variable de classification « essence » et de la catégorie « Plateau » du découpage régional

Changements

L’IFN distingue deux types de changements:

Le premier concerne des variables cibles spécifiques pour des composantes de changement telles que l’accroissement, l’exploitation, la mortalité ou les disparitions. Ces variables cibles ne sont disponibles que pour deux cycles d’inventaires successifs, p. ex. IFN3-IFN4. Lors de leur évaluation, la catégorie de la variable de classification du second cycle d'inventaire est attribuée à celle du premier cycle d'inventaire. Ces évaluations ne tiennent donc pas compte du changement de la catégorie d’un inventaire à l'autre (p. ex. de la propriété privée à la propriété publique).

Pour le second type de changements, on utilise les différences de variables cibles telles que le nombre de tiges, le volume sur pied ou la surface forestière afin d’établir un bilan du changement entre deux cycles d’inventaire. Ces variables cibles sont habituellement utilisées pour représenter des états, p. ex. dans l’IFN4, mais peuvent aussi révéler les changements entre deux inventaires quels qu’ils soient, p. ex. LFI1-LFI4. Lors de leur évaluation, on tient compte du changement d’une catégorie de la variable de classification. Ainsi, il est possible de constater p. ex. que la surface de la forêt sans la forêt buissonnante a augmenté. Cela n’a d’effet que pour les variables de classification qui peuvent effectivement changer de caractéristiques, p. ex. l’appartenance à la surface forestière ou l’état de l’arbre.

IFN5
volume du bois fort de tige (UCB 2010)
assortiment · essence principale
découpage régional: région de forêt protectrice
unité: 1000 m³
ensemble analysé: forêt accessible sans la forêt buissonnante
réseau: réseau 1,4 km, sous-réseaux 1 à 5
état 2018/26
		région de forêt protectrice
		Plateau/Jura		Nord des Alpes ouest		Nord des Alpes est		Sud-ouest des Alpes		Sud-est des Alpes		Sud des Alpes		Suisse
assortiment	essence principale	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%	1000 m³	±%
pas d'indication	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	sapin	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	pin	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0
	mélèze	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	arole	0	.	0	.	0	.	0	0	0	0	0	.	0	0
	autres résineux	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0
	hêtre	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	érable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	frêne	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	chêne	0	0	0	0	0	0	0	0	0	.	0	0	0	0
	châtaignier	0	0	0	.	0	.	0	0	0	.	0	0	0	0
	autres feuillus	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
bois résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	49	74	696	56	385	55	259	59	448	56	28	100	1864	29
	sapin	46	100	181	75	42	100	0	.	0	.	0	.	269	55
	pin	10	100	0	.	0	.	14	100	65	68	0	.	89	53
	mélèze	10	100	0	.	0	.	78	80	53	100	0	.	141	59
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	28	94	0	.	28	94
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	4	77	0	.	4	77
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	total	114	75	877	50	427	51	352	57	598	44	28	100	2395	25
bois court résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	21038	6	35788	6	25141	8	11607	10	25714	7	10969	12	130256	3
	sapin	13208	8	12899	9	7427	12	743	34	1102	26	1749	24	37128	5
	pin	2730	12	542	40	399	36	1864	18	2241	17	220	43	7996	8
	mélèze	559	22	256	38	219	39	6920	11	5180	11	4931	10	18065	6
	arole	0	.	10	100	0	.	928	22	1423	18	8	92	2369	14
	autres résineux	1472	33	62	58	65	36	23	62	70	36	75	99	1766	28
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	total	39008	5	49556	5	33250	7	22085	7	35729	5	17952	8	197580	2
bois mi-long résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	2168	21	2805	21	1423	32	1860	25	438	44	212	61	8906	11
	sapin	1611	20	2469	21	441	40	616	43	123	65	23	100	5282	13
	pin	422	28	8	100	78	71	92	68	85	77	0	.	686	23
	mélèze	40	66	115	49	114	71	536	47	204	68	303	48	1312	26
	arole	0	.	0	.	0	.	2	100	7	100	0	.	10	81
	autres résineux	6	100	41	98	1	100	0	.	0	.	0	.	48	85
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	.	0	0	0	.	0	0	0	.	0	.	0	0
	total	4246	15	5437	17	2057	27	3107	22	857	39	538	42	16242	9
bois long résineux	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	15708	8	1240	30	1382	36	711	52	99	100	0	.	19139	7
	sapin	13135	8	603	38	956	44	104	91	0	.	0	.	14799	8
	pin	999	28	211	100	0	.	0	.	0	.	0	.	1210	29
	mélèze	275	33	4	100	0	.	16	75	12	100	0	.	307	30
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	261	75	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	261	75
	hêtre	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	érable	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	frêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	chêne	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	châtaignier	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres feuillus	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	indéterminable	0	0	0	0	0	0	0	.	0	.	0	.	0	0
	total	30378	6	2059	27	2338	34	831	47	110	100	0	.	35717	6
bois rond feuillus	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	sapin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	pin	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	mélèze	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	arole	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	autres résineux	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	hêtre	38783	4	10868	9	9709	10	920	28	1259	27	5388	11	66928	3
	érable	6336	6	2562	11	2639	11	417	25	348	30	422	24	12723	5
	frêne	7178	9	1749	20	2142	15	417	28	281	45	792	25	12558	7
	chêne	4600	12	191	31	159	40	202	34	108	71	883	20	6143	9
	châtaignier	0	.	4	100	0	.	148	54	20	84	4958	12	5129	11
	autres feuillus	4521	10	1499	22	1219	15	929	16	906	20	4215	10	13289	6
	indéterminable	25	51	39	52	2	77	1	100	31	64	20	78	118	29
	total	61443	3	16911	7	15870	8	3035	14	2952	16	16678	5	116888	2
total	pas d'indication	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.	0	.
	épicéa	38963	4	40528	5	28331	7	14437	9	26698	6	11209	12	160166	2
	sapin	27999	5	16152	8	8867	11	1462	26	1224	24	1772	24	57477	4
	pin	4161	11	761	40	477	32	1971	17	2392	16	220	43	9981	8
	mélèze	883	18	375	30	333	35	7551	11	5448	10	5234	10	19824	6
	arole	0	.	10	100	0	.	930	22	1458	18	8	92	2407	13
	autres résineux	1739	30	103	52	65	36	23	62	74	34	75	99	2079	26
	hêtre	38783	4	10868	9	9709	10	920	28	1259	27	5388	11	66928	3
	érable	6336	6	2562	11	2639	11	417	25	348	30	422	24	12723	5
	frêne	7178	9	1749	20	2142	15	417	28	281	45	792	25	12558	7
	chêne	4600	12	191	31	159	40	202	34	108	71	883	20	6143	9
	châtaignier	0	0	4	100	0	.	148	54	20	84	4958	12	5129	11
	autres feuillus	4521	10	1499	22	1219	15	929	16	906	20	4215	10	13289	6
	indéterminable	25	51	39	52	2	77	1	100	31	64	20	78	118	29
	total	135189	2	74840	4	53943	5	29409	6	40247	5	35195	4	368822	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. 1261832. Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL

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