Des rapports nationaux validés, transparents et d’une origine identifiable sont le fondement de FRA 2005. Pour toutes les informations nationales publiées par la FAO il faudra pouvoir remonter à la source nationale initiale. Une méthodologie type de documentation et d’établissement de rapports a été mise au point à cet effet.
La compilation des rapports nationaux suivant la méthodologie type proposée garantira la transparence du processus d’établissement et la traçabilité des informations que la FAO aura à publier. En outre, cette méthodologie facilitera le processus d’établissement du rapport et allégera la tâche pour les pays.
La méthodologie type d’établissement de rapports nationaux consiste en trois stades principaux dont chacun produit un résultat qui devra être inclus dans le rapport. La figure ci-dessous montre le processus et le résultat pour chaque stade. Les différents stades sont aussi décrits de façon plus détaillée ci-dessous.
PROCESSUS |
RESULTATS |
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Identification et choix des données et des sources de données nationales |
Documentation : • du calibrage (le cas échéant) • des données initiales • de la classification utilisée • des définitions utilisées |
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Analyse des données nationales |
Documentation : • du calibrage (le cas échéant) • des estimations/prévisions (le cas échéant) • des données nationales pour les années de référence |
|
Reclassement |
Documentation : • du reclassement • des données finales incluses dans les tableaux établis par FRA |
Figure 1. Méthodologie type pour l’établissement de rapports nationaux à soumettre à FRA 2005
À noter que le correspondant national devra suivre ce processus pour chaque tableau. De légers écarts pourraient s’avérer inévitables, mais dans ces cas ils devront être correctement documentés.
En fonction des exigences de chaque tableau, le pays devra identifier toutes les sources de données potentiellement utiles et les évaluer suivant leur teneur, leur complétude et leur qualité. Dans le processus de sélection il est important de choisir les sources de données qui utilisent des ensembles de définitions et une classification adaptés à différentes années, afin de faciliter l’analyse des tendances et l’estimation/prévision des chiffres pour les années de référence indiquées. Autrement dit, les sources de données choisies devront, si possible, permettre l’établissement d’une série chronologique.
Une fois le choix des sources de données terminé, ces sources et les données correspondantes devront être documentées et incluses dans le rapport national, en fonction de la structure décrite dans le Modèle pour les rapports nationaux.
La documentation de chaque source de données devra donner les indications suivantes:
• Référence complète : auteur(s), année de publication (si le rapport est publié), titre et maison d’édition.
• Année(s) de référence pour les données
• Evaluation de la qualité:
o Haute
o Moyenne
o Faible
• Couverture (nationale totale ou partielle)
• Classification and définitions utilisées relativement au tableau en jeu
La documentation pour les données nationales peut être présentée sous forme de tableau. À noter que ne devront être fournies que les données originales relatives à chaque tableau particulier et utilisées pour l’analyse successive.
Il est très important de signaler aussi l’absence éventuelle de données ou d’informations.. Des directives plus détaillées sur la façon d’établir un rapport en l’absence de données figurent au chapitre 4.2.
Ce stade comprend deux opérations qui peuvent être nécessaires ou non, en fonction des caractéristiques des données nationales disponibles, à savoir :
• Calibrage
• Estimation et prévision
Le calibrage permet d’assurer que la superficie communiquée et les chiffres relatifs correspondent. Pour le tableau T1, la superficie totale des terres faisant l’objet d’un rapport national doit correspondre aux chiffres officiels pour la superficie figurant dans FAOSTAT. C’est pourquoi le calibrage pourrait être nécessaire pour faire coïncider ces chiffres. De même pour les tableaux T2 – T4, le calibrage pourrait être imposé pour faire correspondre la superficie totale des forêts et des autres terres boisées avec les chiffres du tableau T1. Pour les autres tableaux, le calibrage est parfois nécessaire, notamment dans les cas où les données disponibles sont partielles, ou si le pays estime que les données nationales sous-estiment ou surestiment exagérément les valeurs réelles.
|
Exemple de calibrage: |
|
Catégorie nationale |
1000 hectares |
Forêts |
7000 |
Savane arbustive |
3000 |
Agriculture |
3000 |
Marécages |
850 |
Sols urbains |
100 |
Autres |
850 |
Superficie terrestre totale |
14 800 |
15000 | |
Facteur de calibrage (15000/14800) |
1.01351 |
Les données nationales calibrées seront les suivantes | |
Catégorie nationale |
1000 |
Forêts |
7095 |
Savane arbustive |
3041 |
Agriculture |
3041 |
Marécages |
861 |
Sols urbains |
101 |
Autres |
861 |
Superficie terrestre totale |
15 000 |
L’estimation et la prévision des valeurs pourraient être nécessaires pour communiquer des données nationales relatives aux années de référence de FRA 2005 (1990, 2000 et 2005). L’estimation est l’interpolation entre les observations et la prévision est l’extrapolation à une date postérieure.
Pour décider si l’estimation et/ou la prévision sont nécessaires, il faudra appliquer les principes généraux suivants :
• Si le pays dispose de sources de données observées pour les années 1990 et/ou 2000, ces dernières peuvent être utilisées directement sans estimation.
• Si les données disponibles ne correspondent pas aux années de référence, une estimation est nécessaire.
• Les données pour 2005 seront toujours des prévisions.
• Des prévisions pourraient être nécessaires aussi pour l’année de référence 1990 et/ou 2000 si les données les plus récentes sont antérieures à l’année de référence.
Les exemples suivants montrent comment effectuer une estimation et une prévision:
Exemple d’estimation utilisant l’interpolation linéaire
Données initiales
Classe nationale |
Matériel sur pied (millions de m³ ) | |
1988 |
2001 | |
Forêts |
500 |
420 |
Savane arbustive |
300 |
330 |
Calcul des écarts
?x (2001-1988) |
13 |
(temps s’écoulant entre les observations) |
?y forêts (420-500) |
-80 |
(écart entre les valeurs observées) |
?y savane arbustive (330-300) |
30 |
(écart entre les valeurs observées) |
?y forêts (/?x |
-6.1538 |
(écart annuel) |
2.3077 |
(écart annuel) |
Classe nationale |
Matériel sur pied (millions de m³) |
||
1990 |
2000 |
||
Forêts |
487.7 |
426.2 |
(valeur de 1988 + nombre d’années après 1988 x ?y forêts /?x) |
Savane arbustive |
304.6 |
327.7 |
(valeur de 1988 + nombre d’années après 1988 x ?y savane arbustive /?) |
Exemple de prévision utilisant l’extrapolation linéaire
Données initiales
Estimations
Classe nationale |
Matériel sur pied (millions de m³) | |
1988 |
1997 | |
Forêts |
500 |
460 |
Savane arbustive |
300 |
320 |
Calcul des écarts
?x(1997 – 1988) |
9 |
(temps s’écoulant entre les observations) |
? forêts (460 – 500) |
-40 |
(écart entre les valeurs observées |
? atb (320 – 300) |
20 |
(écart entre les valeurs observées) |
? forêts / ?x |
-4.4444 |
(écart annuel) |
? atb /?x |
2.2222 |
(écart annuel) |
Prévision
Classe nationale |
Matériel sur pied (millions de m³) |
||
2000 |
2005 |
||
Forêts |
446.7 |
424.4 |
(valeur de 1997 + nombre d’années après 1997 x ?y forêts/?x) |
Autres terres boisées |
326.7 |
337.8 |
(valeur de 1997 + nombre d’années après 1997 x ?y atb/?x) |
Les estimations et les prévisions peuvent naturellement se faire à l’aide de méthodes autres que l’interpolation et l’extrapolation linéaires, comme illustré dans l’exemple ci-dessus. Parfois les tendances ne sont pas linéaires et il faut alors utiliser des rapports curvilignes. Le CN doit choisir la méthode adaptée aux données disponibles. En cas de doute, il pourra demander conseil à l’équipe de FRA .
Il est important de souligner que l’estimation et la prévision ne se limitent pas à des calculs mathématiques. Il est également important de savoir si les valeurs estimées/prévues sont proches de la réalité. Souvent, entre les années, les données indiquent des variations qui ne veulent pas nécessairement démontrer une tendance dont il faut tenir compte dans l’estimation et la prévision.
À partir de ce deuxième stade, les informations à introduire dans le rapport national seront les suivantes:
• Calibrage: Il faudra donner une description du calibrage appliqué aux données et aux formules utilisées. Si aucun calibrage n’a été appliqué, il faudra le mentionner. Si d’autres changements ont été apportés aux données initiales aux fins de l’analyse (harmonisation entre différentes sources de données, par exemple), il faudrait aussi le documenter ici.
• Estimation et prévision: Une description devra être donnée de la façon dont l’estimation et la prévision ont été réalisées et pour quelles années ; si les données initiales ont été utilisées pour certaines des années de référence il faudra le signaler. Les formules utilisées devront être incluses. Il faudra également joindre une évaluation de la fiabilité des valeurs estimées/prévues.
• Documentation des données nationales pour les années de référence à utiliser pour le stade 3.
Pour faire correspondre les données nationales avec les catégories définies pour FRA 2005, les pays pourraient devoir reclasser leurs données relatives aux années de référence. Dans certains cas, lorsque les pays disposent d’inventaires forestiers nationaux permettant le calcul direct des données conformément aux catégories et définitions de FRA, le reclassement n’est pas nécessaire.
Le reclassement se fait normalement à l’aide d’une « matrice de reclassement » où à chaque classe nationale est attribuée un pourcentage s’appliquant à chaque catégorie de FRA (voir l’exemple ci-dessous).
Catégorie 1 de FRA |
Catégorie 2 de FRA |
Catégorie 3 de FRA |
TOTAL | |
Classe nationale 1 |
70% |
20% |
10% |
100% |
Classe nationale 2 |
30% |
50% |
20% |
100% |
Pour chaque tableau, le CN doit décider si le reclassement est nécessaire et, le cas échéant, élaborer une matrice en tenant compte des différentes classes nationales et des catégories de FRA suivant les spécifications du tableau. Il s’agit souvent d’une évaluation plutôt subjective, mais s’il existe des informations qui confortent le reclassement il faudra les documenter.
Exemple de reclassement Dans la matrice de reclassement figurant ci-dessous pour le tableau T1, les classes nationales et leurs superficies respectives sont indiquées à gauche. À
droite se trouvent les catégories de FRA. Pour chaque classe nationale, on estime le pourcentage relatif à chaque catégorie en s’assurant que le total est égal à 100%. Dans le cas particulier du tableau T1, la catégorie « autres terres dotées d’un couvert arboré » (ATDCA) est une sous-catégorie d’«autres terres » et y est incluse, c’est pourquoi elle est exclue du total, et
les pourcentages dans cette colonne se rapportent au pourcentage de la superficie de la
catégorie « autres terres »
Matrice de reclassement
Classes nationales |
Catégories de FRA | |||||
Forêts de production |
15000 |
Forêts |
ATB (1) |
Autres terres |
Total |
ATDCA (2) |
Marécages |
3000 |
100% |
100 % |
|||
Terres agricoles |
8000 |
30 % |
70 % |
100 % |
5 % | |
Parcs nationaux |
3500 |
65 % |
20 % |
15 % |
100 % |
|
Sols urbains |
500 |
100% |
100% |
10 % | ||
TOTAL |
30000 |
n/a |
n/a |
n/a |
n/a |
n/a |
Résultat du reclassement
Catégories de FRA | ||||||
Classes nationales |
1000 ha |
Forêts |
ATB (1) |
Autres terres |
Total |
ATDCA (2) |
Forêts de production |
15 000 |
15 000 |
900 |
15 000 |
||
Marécages |
3 000 |
900 |
2 100 |
3 000 |
||
Terres agricoles |
8 000 |
8 000 |
8 000 |
400 | ||
Parcs nationaux |
3 500 |
2 275 |
700 |
525 |
3 500 |
|
Sols urbains |
500 |
500 |
500 |
50 | ||
TOTAL |
30 000 |
17 275 |
1 600 |
11 125 |
30 000 |
450 |
(1) ATB = Autres terres boisées
(2) ATDCA = Autres terres dotées d’un couvert arboré. Il s’agit d’une sous-catégorie d’«autres terres», le pourcentage donné dans cette matrice de reclassement se rapporte donc au pourcentage de la superficie des « autres terres » qui est dotée d’un couvert arboré.
Le reclassement devrait s’appliquer à chaque année objet d’un rapport. Souvent, la même matrice de reclassement peut servir pour toutes les années, mais il pourrait être nécessaire d’établir des matrices différentes pour chaque année.
Le résultat du reclassement correspond aux données nationales relatives aux années de référence et aux catégories de FRA et devrait être inséré directement dans le tableau pertinent du rapport national.
Il peut arriver que les données nationales provenant de deux sources différentes utilisent des définitions diverses. Dans ces cas, il pourrait être nécessaire d’harmoniser les données nationales avant de procéder aux calculs, afin que ces données suivent une norme commune au regard des définitions. Dans certains cas, lorsque de grands écarts se présentent entre les définitions provenant de différentes sources de données nationales, il conviendra de reclasser chaque source directement en fonction des catégories de FRA avant de procéder à l’estimation et à la prévision. Cependant, il s’agira d’une exception à la règle générale qui prévoit que les classes nationales sont maintenues jusqu’au reclassement définitif.
