maturitatsquoten-im-kanton-zurich

title_for_slug: maturitatsquoten-im-kanton-zurich

de: schueler bildung mittelschulen lernende gymnasien ausbildung gemeinden handelsschulen schuelerinnen matura politischegemeinden

label: Zahlen & Fakten des Kantons Zürich zum Bildungssystem: Maturitätsquote

de: Maturitätsquoten im Kanton Zürich

de:
Die Daten sind differenziert nach Stand der Gemeindegrenzen, politische Gemeinde, BFS-Code der politischen Gemeinde. Ausgewiesen werden die Anzahl Abschlüsse einer Gymnasialen Maturität, die Anzahl Personen im Alter von 19 Jahren und die daraus berechnete Quote.

Stand_Gemeindegrenzen: Durch die Fusionen von Gemeinden verändern sich die Gemeindegrenzen von Jahr zu Jahr. Der Stand der Gemeindegrenzen zeigt das Jahr, das für die Auswahl der Gemeinden benutzt wird. Sind Gemeinden in den Vorjahren noch nicht fusioniert, werden diese für die Berechnung zusammengefasst.
Total_Abschluss_gymnasial: Die Anzahl aller in den vier relevanten Jahren erlangen gymnasialen Maturitäten. Relevant für die Zuteilung zu den Gemeinden ist der Wohnort der Schülerinnen und Schüler. Schülerinnen und Schüler, welche eine Schule ausserhalb des Kantons Zürich besuchen, sind nicht berücksichtigt.
Total_19_Jahre: Als Referenz für die Quotenberechnung dient die jeweilige 19-jährige Wohnbevölkerung. Für Gemeinden, deren Anzahl 19-Jähriger kleiner als 51 ist, wird keine Maturitätsquote berechnet.

de: Durchschnittliche Maturitätsquoten aller politischen Gemeinden im Kanton Zürich in den letzten vier verfügbaren Jahren. Die Quoten werden pro politische Gemeinde wie folgt berechnet: Summe der Maturitätsabschlüsse der Gemeinde in den vier letzten Jahren geteilt durch die Summe der Anzahl 19-jähriger Einwohnerinnen und Einwohner dieser Gemeinde in den letzten vier Jahren.

ausbildung

display_name: ausbildung

gemeinden

display_name: gemeinden

matura

display_name: matura

politischegemeinden

display_name: politischegemeinden


name: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich, Abteilung Energie

de: abfall windenergie energieproduktion strom seen energie abwasser holz energietraeger waermepumpen grundwasser sonnenenergie sonnenkollektor wasser geothermie luft wasserkraft elektrizitaet biomasse erneuerbareenergien sonne windkraft elektrizitaetsproduktion kehricht waerme wind photovoltaik energieressourcen

label: Kantonale Energieplanung und Energieplanungsberichte

state: active

type: dataset

media_type: text/csv

de: Zur Produktion von Wärme in Megawattstunden (MWh) enthalten sind die Energieträger: Kehricht, Biomasse (einschliesslich Holz), Sonne, Wasser (umfasst Oberflächen- und Grundwasser), Geothermie (untiefe Bohrungen), Luft (umfasst Luft-Wärmepumpen) sowie Abwasser. Zur Produktion von Strom zusätzlich enthalten ist der Energieträger 'Windkraft', während bei 'Geothermie' keine 'untiefen', sondern nur 'tiefe' Bohrungen zur Stromproduktion beitragen; die Energieträger 'Luft' und 'Abwasser' werden zur Stromproduktion nicht genutzt.

format: CSV

mimetype: text/csv

de: Die Daten weisen für die verschiedenen erneuerbaren Energieträger aus, wie viel sie seit 2010 insgesamt pro Jahr in Megawattstunden (MWh) zur Produktion von Wärme und Strom beigetragen haben. Die Daten stammen aus der Markterhebung Sonnenenergie vom Bundesamt für Energie (BFE), für Biomasse (einschliesslich Holz) von der UMWEKO GmbH, für Abwasser von den Elektrizitätswerken des Kantons Zürich (EKZ) sowie vom Elektrizitätswerk der Stadt Zürich (EWZ), für Kehricht, für Wasser und für Luft vom Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft (AWEL) des Kantons Zürich. Hinweise: Die Biomasse-Daten zur Produktion von Wärme sind erst ab 2015 verfügbar. Zur Produktion von Strom mittels Geothermie (tiefe Bohrungen) und Windkraft gibt es im Kanton Zürich aktuell keine oder nur sehr tiefe Werte; beide Energieträger sind als Stromquellen in den Daten bis 2020 mit dem Wert '0' enthalten.

abfall

display_name: abfall

abwasser

display_name: abwasser

biomasse

display_name: biomasse

elektrizitaet

display_name: elektrizitaet

elektrizitaetsproduktion

display_name: elektrizitaetsproduktion

energie

display_name: energie

energieproduktion

display_name: energieproduktion

energieressourcen

display_name: energieressourcen

energietraeger

display_name: energietraeger

erneuerbareenergien

display_name: erneuerbareenergien

geothermie

display_name: geothermie

grundwasser

display_name: grundwasser

holz

display_name: holz

kehricht

display_name: kehricht

luft

display_name: luft

photovoltaik

display_name: photovoltaik

seen

display_name: seen

sonne

display_name: sonne

sonnenenergie

display_name: sonnenenergie

sonnenkollektor

display_name: sonnenkollektor

strom

display_name: strom

waerme

display_name: waerme

waermepumpen

display_name: waermepumpen

wasser

display_name: wasser

wasserkraft

display_name: wasserkraft

wind

display_name: wind

windenergie

display_name: windenergie

windkraft

display_name: windkraft

energy

fr: Energie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

awel-kanton-zuerich

de: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft Kanton Zürich

de: Das Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft (AWEL) des Kantons Zürich hat den Auftrag, der Bevölkerung im Kanton Zürich eine gesunde, sichere und attraktive Umwelt zu bieten. Zu den Themen Abfall, Wasser, Energie und Luft stellt das AWEL Fachleuten und Interessierten Informationen zur Verfügung.

political_level: canton

kanton-zuerich

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt AWEL - DCAT Harvester

de: Produktion von Wärme und Strom aus erneuerbaren Energieträgern im Kanton Zürich ab 2010


de: berufsmaturitaetsschule bildungsstufe berufslehre berufsausbildung berufsgruppen schuelerinnen bildung lernende berufsbildung schueler ausbildung berufsschule

label: Publikationen zur Bildungsstatistik

label: Zahlen und Fakten in der Bildung

de: Lernende der Berufsbildung im Kanton Zürich ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr, Bildungsfeld und Berufsmaturitätstyp.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2021 sind somit im Schuljahr 2021/22 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2021.
Bildungsfeld: Das Bildungsfeld ist eine Kategorisierung der Berufsbildung nach ISCED2013-F. Es gibt acht Kategorien.
Berufsmaturitaetstyp: Beim Berufsmaturitätstyp wird unterschieden zwischen "Berufsfachschule (ohne BM)", "BM1" (gleichzeitig mit der Lehre) oder "BM2" (nach der Lehre).
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination

de: Ausgewertet sind alle Lernenden, die eine Schule im Bereich Berufsbildung mit Standort im Kanton Zürich besuchen. Dazu gehören alle Berufsfachschulen und Berufsmaturitätsschulen. Die Daten werden jährlich für den Stichtag 15.9. erhoben.

ausbildung

display_name: ausbildung

berufsausbildung

display_name: berufsausbildung

berufsbildung

display_name: berufsbildung

berufsgruppen

display_name: berufsgruppen

berufslehre

display_name: berufslehre

berufsmaturitaetsschule

display_name: berufsmaturitaetsschule

berufsschule

display_name: berufsschule

bildung

display_name: bildung

bildungsstufe

display_name: bildungsstufe

lernende

display_name: lernende

schueler

display_name: schueler

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

education

fr: Education, science

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

it: Formazione e scienza

work

fr: Travail, rémunération

de: Arbeit, Erwerb

en: Work and income

it: Lavoro e reddito

bildungsstatistik-kanton-zuerich

de: Bildungsstatistik Kanton Zürich

de: Die Bildungsstatistik (BISTA) ist eine Abteilung der Bildungsplanung und damit ein Teil des Generalsekretariates der Bildungsdirektion Kanton Zürich. Sie hat den gesetzlichen Auftrag, statistische Daten aus dem Schulbereich zu erheben, auszuwerten und benutzergerecht aufzubereiten. Da die Bildungsstatistik Daten von öffentlichem Interesse erhebt, sind sie der Öffentlichkeit zugänglich.

value: ZH-Kt Bildungsstatistik - DCAT Harvester


de: schueler ausbildung schuelerinnen bildungsstufe lernende sekundarstufe sekundarschule bildung schulgemeinden

de: Lernende auf Sekundarstufe I im Kanton Zürich ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr, zuständiger Schulgemeinde und Sek-Niveau.

Bei Zellen kleiner 5 wird nur der Wert "1-5" ausgewiesen.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2021 sind somit im Schuljahr 2021/22 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2021.
Schulgemeinde: Hier wir die zuständige Schulgemeinde dargestellt. Das ist üblicherweise die Schulgemeinde des Wohnort. Es entspricht aber nicht in jedem Fall der Schulgemeinde des Schulstandorts der effektiv besucht wird.
Anforderungsniveau: In absteigender Reihenfolge sind dies: Mittelschule, Sekundarschule A, Sekundarschule B, Sekundarschule C, besondere Klassen, Heim-/Sonderschulung.
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination.

de:
Schüler/innen auf Sekundarstufe I an öffentlich finanzierten Schulen im Kanton Zürich.

Die Daten werden jährlich für den Stichtag 15.9. erhoben.

schulgemeinden

display_name: schulgemeinden

sekundarschule

display_name: sekundarschule

sekundarstufe

display_name: sekundarstufe


de: ausbildung schuelerinnen grossregionen bildung volksschule schueler nationalitaet staatsangehoerigkeit lernende

de: Lernende der Volksschule im Kanton Zürich nach Staatsangehörigkeit ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr und Staatsangehörigkeit.

Bei Zellen kleiner 5 wird die Staatsangehörigkeit zuerst auf Ebene Grossregion und, wenn nötig, auf Ebene Kontinent aggregiert.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2021 sind somit im Schuljahr 2021/22 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2021.
Staatsangehoerigkeit: Es wird pro Person nur eine Staatsangehörigkeit erhoben. Falls eine Person mehrere Staatsangehörigkeiten hat, und eine davon ist die Schweizerische, so wird diese prioritär erfasst. Bei anderen mehrfachen Staatsangehörigkeiten wir keine Vorgabe zur Priorisierung gemacht.
Staatsangehoerigkeit_ISO2_Code: Bei der Aggregation auf Grossregion und Kontinent bleibt der ISO2 Code leer.
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination.

de:
Schüler/innen an öffentlichen Volksschulen im Kanton Zürich, die nach kantonalem Lehrplan unterrichtet werden. Mit Volksschule wird die Schulbildung während der obligatorischen Schulzeit bezeichnet. Die obligatorische Schulzeit umfasst den Kindergarten, sechs Jahre Primarschule und drei Jahre Sekundarstufe I. Nicht mitgezählt sind Lernende der Mittelschulen, Lernende in in Heim-/Sonderschulen, und Lernende in Privatschulen. Es gilt das Schulortprinzip, gezählt werden Schülerinnen und Schüler, welche eine Schule innerhalb des Kantons Zürich besuchen.

Die Daten werden jährlich für den Stichtag 15.9. erhoben.

grossregionen

display_name: grossregionen

nationalitaet

display_name: nationalitaet

staatsangehoerigkeit

display_name: staatsangehoerigkeit

volksschule

display_name: volksschule


de: sprache ausbildung sekundarstufe sekundarschule primarschule volksschule schuelerinnen schueler lernende schulgemeinden kindergarten bildung hauptsprache

de: Lernende der Volksschule im Kanton Zürich nach Erstsprache (Deutsch/nicht Deutsch) ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr, zuständiger Schulgemeinde und Erstsprache.

Bei Zellen kleiner 5 wird nur der Wert "1-5" ausgewiesen.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2021 sind somit im Schuljahr 2021/22 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2021.
Schulgemeinde: Hier wir die zuständige Schulgemeinde dargestellt. Das ist üblicherweise die Schulgemeinde des Wohnort. Es entspricht aber nicht in jedem Fall der Schulgemeinde des Schulstandorts der effektiv besucht wird.
Erstsprache: Als Erstsprache gilt diejenige Sprache, die als erste erlernt wird. Die Bildungsstatistik erhebt seit 2010 die Erstsprache als Merkmal der Lernenden. Bis zum Jahr 2009 wurde die Muttersprache erhoben.
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination.

ausbildung

display_name: ausbildung

hauptsprache

display_name: hauptsprache

kindergarten

display_name: kindergarten

primarschule

display_name: primarschule

sprache

display_name: sprache


de: schuelerinnen bildung lernende schulgemeinden schueler ausbildung sekundarstufe nationalitaet volksschule staatsangehoerigkeit primarschule kindergarten

de: Lernende der Volksschule im Kanton Zürich nach Staatsangehörigkeit auf Ebene Schulgemeinde ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr, zuständiger Schulgemeinde und Staatsangehörigkeit.

Bei Zellen kleiner 5 wird die Staatsangehörigkeit zuerst auf Ebene Grossregion und, wenn nötig, auf Ebene Kontinent aggregiert.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2021 sind somit im Schuljahr 2021/22 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2021.
Schulgemeinde: Es wird die zuständige Schulgemeinde dargestellt. Das ist üblicherweise die Schulgemeinde des Wohnort. Es entspricht aber nicht in jedem Fall der Schulgemeinde des Schulstandorts der effektiv besucht wird.
Staatsangehoerigkeit: Es wird pro Person nur eine Staatsangehörigkeit erhoben. Falls eine Person mehrere Staatsangehörigkeiten hat, und eine davon ist die Schweizerische, so wird diese prioritär erfasst. Bei anderen mehrfachen Staatsangehörigkeiten wir keine Vorgabe zur Priorisierung gemacht.
Staatsangehoerigkeit_ISO2_Code: Bei der Aggregation auf Grossregion und Kontinent bleibt der ISO2 Code leer.
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination.

bildung

display_name: bildung


maintainer: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Coronavirus-Hotline

label: Informationen des Kantons Zürich zum Coronavirus

de: COVID_19 Einreisequarantäne Kanton Zürich - Einreisen aus Risikoländern nach Kalenderwoche

de: Länder mit weniger als 10 Einreisenden pro Kalenderwoche (KW) werden in der Kategorie 'andere' zusammengefasst. In den KW 52, 53 und 1/2021 ist teils alleine die Kategorie 'andere' vorhanden, in der die Einreisenden aus *allen* Ländern insgesamt zusammengefasst sind. Grund: Vom 22.12.2020 bis zum 05.01.2021 konnten die Einreisenden das Land nicht eingeben, aus dem sie einreisten.

de: Anzahl Personen, die pro Kalenderwoche aus einem Gebiet mit erhöhtem Infektionsrisiko ('Risikoland') einreisen und - abhängig von den geltenden Bestimmungen - in Quarantäne müssen. Familien und Gruppen müssen für jede Person eine Meldung erstellen. Die Daten werden jeweils montags aktualisiert.

corona

display_name: corona

gesundheit

display_name: gesundheit

krankheiten

display_name: krankheiten

mobility

fr: Mobilité et transports

de: Mobilität und Verkehr

en: Mobility and Transport

it: Mobilità e trasporti

health

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Sanità

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: Die Gesundheitsdirektion setzt sich ein für eine hochstehende, sichere und wirtschaftlich tragbare Gesundheitsversorgung, für qualitativ einwandfreie medizinische Dienstleistungen, Heilmittel, Lebensmittel und Gebrauchsgegenstände, für finanziell tragbare Krankenversicherungsprämien. Das Veterinärwesen zählt ebenfalls zu ihrem Aufgabenbereich.

value: ZH-Kt Gesundheitsdirektion - DCAT Harvester

de: COVID_19 Einreisequarantäne Kanton Zürich ab 06.07.2020 bis 15.08.2021


name: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Coronavirus-Hotline

de: kantonzuerich gesundheit corona krankheiten wasser covid-19 sars-cov-2 bezirke

label: Abwasserreinigungsanlagen im Kanton Zürich

label: Messungen von SARS-CoV-2 im Abwasser (Kanton Zürich)

label: Eawag-Projekt  "SARS-CoV-2 im Abwasser"

label: Readme: Sars-Cov-2 wastewater monitoring data reported by the Canton of Zurich

de: SARS-CoV-2-RNA-Messungen aus Proben von dreizehn ins Monitoring integrierten Abwasserreinigungsanlagen (ARA). Variabeln: 'date' = Tag der Entnahme der Probe; 'SARS_CoV_2_RNA_copies_d_100000' = SARS-CoV-2 RNA im Rohabwasser pro 100'000 Personen; 'quantification_flag' = 'Q': über Quantifizierungsgrenze (>LOQ), 'D': über Nachweisgrenze (>LOD), 'N': unter Nachweisgrenze (<LOD); 'flow_m3_d' = Zufluss zur ARA in Kubikmeter pro Tag; 'sample_origin' = Abkürzung der ARA ('ARA_code' gemäss Ressource "Liste der Abwasserreinigungsanlagen mit Einzugsgebiet").

de: Ausgewählte, ins SARS-CoV-2-RNA-Abwassermonitoring integrierte Abwasserreinigungsanlagen (ARA). Variabeln: 'ARA_code' = Abkürzung der ARA; 'catchment_area' = Einzugsgebiet (Anzahl an die ARA angeschlossene Einwohner:innen); 'ARA_name' = Ausgeschriebener Name der ARA; 'district' = Kantonaler Bezirk, in dem die ARA liegt.

de: Dreimal* wöchentliche SARS-CoV-2-RNA-Messungen aus Proben von dreizehn über den Kanton Zürich verteilten Abwasserreinigungsanlagen (ARA). Die analysierten Werte werden einige Tage darauf publiziert (einmal wöchentlich jeweils am Mittwoch). *ARA Winterthur: Fünfmal wöchentliche Messungen. Daten enhalten: 'SARS-CoV-2 RNA im Rohabwasser pro 100'000 Personen', 'Zufluss zur ARA in Kubikmeter pro Tag', 'Einzugsgebiet (Anzahl an die ARA angeschlossene Einwohner:innen)'. Wichtiger Hinweis: Die Messungen von SARS-CoV-2-RNA im Abwasser unterliegen teilweise erheblichen Messfehlern. Eine Interpretation der Abwassermessungen von SARS-CoV-2 im Vergleich zu den Fallzahlen ist daher nur über längere Zeiträume aussagekräftig und hängt von der gewählten Skala ab. Die Daten sollten daher mit Vorsicht interpretiert werden, da ein grosser Spielraum für Fehlinterpretationen besteht. Im Zeitraum von Januar bis Anfang März 2022 wurde die Aktualisierung der Daten pausiert, um die Abweichungen des Abwassermonitorings von den gemeldeten positiven Fallzahlen zu untersuchen. Nachdem die Methode an die vorherrschende Virusvariante angepasst worden ist, werden die Daten rückwirkend ab Januar 2022 weiter aktualisiert.

bezirke

display_name: bezirke

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

wasser

display_name: wasser

de: COVID_19 Abwassermonitoring im Kanton Zürich ab 30.05.2021


de: krankheiten bezirke sars-cov-2 kantonzuerich alter altersgruppen gesundheit altersklassen corona geschlecht wohnsitz covid-19

label: Readme: Sars-Cov-2 vaccination campaign data reported by the Canton of Zurich

label: Informationen des Kantons Zürich zur Coronavirus-Impfung

label: 'Covid-19 Schweiz'-Dashboard, Webservice/API Dokumentation (Bundesamt für Gesundheit)

label: 'Covid-19 Schweiz'-Dashboard, Webservice/API Endpoint (Bundesamt für Gesundheit)

label: 'Covid-19 Schweiz'-Dashboard, Impfungen gefiltert nach ZH (Bundesamt für Gesundheit)

de: Kumulierte Anzahl Impfungen nach 10-Jahres-Altersklassen, Geschlecht pro Tag ab 18.01.2021 bis 12.10.2022

de: Anzahl Personen nach 10-Jahres-Altersklassen ('0-9', '10-19', '20-29', .., '80+') und Geschlecht ('d'=divers, 'f'=weiblich, 'm'=männlich, 'NA'=unbekannt), die insgesamt im Kanton Zürich ab dem 18.01.2021 bis und mit Stichtag eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Aus Datenschutzgründen sind die Daten der ersten paar Tage auf den 18.01.2021 aggregiert. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 einmal werktags aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Kumulierte Anzahl Impfungen nach Postleitzahl pro Kalenderwoche ab 18.01.2021 bis 12.10.2022

de: Anzahl im Kanton Zürich wohnhafter Personen nach Postleitzahl, die insgesamt im Kanton Zürich ab dem 18.01.2021 bis und mit Stichtag eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Aus Datenschutzgründen sind die Daten der ersten paar Wochen auf die Kalenderwoche 3 aggregiert. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 einmal wöchentlich aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Kumulierte Anzahl Impfungen nach Wohnsitz pro Kalenderwoche ab 18.01.2021 bis 12.10.2022

de: Anzahl Personen nach Wohnsitz (Bezirke des Kantons Zürich ('bfsNumber' = BFS-Nummer des Bezirks), 'ZH aber ausserkantonal geimpft' (von Menschen mit Wohnsitz im Kanton ZH, die ausserkantonal geimpft wurden, sind keine Wohnsitzinformationen nach Bezirken vorhanden), 'Nachbarkantone', 'andere Kantone' oder 'unbekannt'), die insgesamt im Kanton Zürich ab dem 18.01.2021 bis und mit Kalenderwoche eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Aus Datenschutzgründen sind die Daten der ersten paar Wochen auf die Kalenderwoche 3 aggregiert. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 einmal wöchentlich aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Kumulierte Anzahl Impfungen im Kanton Zürich wohnhafter Personen nach 1-Jahres-Altersklassen für die jeweils vergangene Kalenderwoche bis 12.10.2022

de: Anzahl Personen nach 1-Jahres-Altersklassen ('0', '1', '2', .., '100+'), die insgesamt im Kanton Zürich in der jeweils vergangenen Kalenderwoche eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 jeweils Montags für die Vorwoche aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Erfolgte Impfungen im Kanton Zürich. Die Daten der ersten Wochen der Impfkampagne im Jahr 2021 wurden mittels Massenimports integriert und daraufhin bereinigt. Seit dem 12. Oktober 2022 werden diese Daten-Ressourcen nicht mehr aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links unter "Weitere Informationen").

alter

display_name: alter

altersgruppen

display_name: altersgruppen

altersklassen

display_name: altersklassen

geschlecht

display_name: geschlecht

wohnsitz

display_name: wohnsitz

de: COVID_19 Impfkampagne im Kanton Zürich ab 18.01.2021 bis 12.10.2022


de: alterspflegeheime pflegeheime sars-cov-2 kantonzuerich krankheiten todesfaelle covid-19 spitaeler corona altersheime gesundheit

de: COVID_19 Sterbeorte Kanton Zürich pro Tag ab 15.03.2020

de: Variabeln: 'place_of_death' = Sterbeort ('care or nursing home' = Pflege- oder Altersheim, 'decedent's home' = zuhause, 'hospital' = Spital); 'ncumul_deceased' = Total der Todesfälle (kumuliert).

de: Kumulierte Anzahl der Todesfälle im Kanton Zürich pro Tag seit Pandemiebeginn nach Art des Sterbeorts: 'Pflege- oder Altersheim', 'zuhause', 'Spital'. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert.

altersheime

display_name: altersheime

alterspflegeheime

display_name: alterspflegeheime

pflegeheime

display_name: pflegeheime

spitaeler

display_name: spitaeler

todesfaelle

display_name: todesfaelle

health

de: Gesundheit

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: Die Gesundheitsdirektion setzt sich ein für eine hochstehende, sichere und wirtschaftlich tragbare Gesundheitsversorgung, für qualitativ einwandfreie medizinische Dienstleistungen, Heilmittel, Lebensmittel und Gebrauchsgegenstände, für finanziell tragbare Krankenversicherungsprämien. Das Veterinärwesen zählt ebenfalls zu ihrem Aufgabenbereich.


de: spitaeler covid-19 kantonzuerich spitalpatient spitalpatientinnen corona

de: COVID_19 Belegung Intensivpflege Kanton Zürich ab 29.10.2020

de: Variabeln: 'hospital_name' = Name des Spitals; 'current_icu_service_certified' = Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten; 'current_icu_target_covid' = Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation, an deren Behandlung sich das Spital derzeit beteiligen müsste (die Sollwerte werden von der Gesundheitsdirektion zusammen mit den Spitälern definiert); 'current_icu_covid' = Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation; 'current_icu_not_covid' = Anzahl andere PatientInnen auf der Intensivpflegestation; 'current_icu_service_certified_operated' (seit 2021-12-10) = Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten, die aktuell mit dem verfügbaren Pflegepersonal betrieben werden können.

de: Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten und deren aktuelle Belegung auf Spitalebene im Kanton Zürich (Stand jeweils am Mittwoch). Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Variabeln: 'Name des Spitals', 'Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation, an deren Behandlung sich das Spital derzeit beteiligen müsste (die Sollwerte werden von der Gesundheitsdirektion zusammen mit den Spitälern definiert)', 'Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation', 'Anzahl andere PatientInnen auf der Intensivpflegestation' und (seit 2021-12-10) 'Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten, die aktuell mit dem verfügbaren Pflegepersonal betrieben werden können'.

spitalpatient

display_name: spitalpatient

spitalpatientinnen

display_name: spitalpatientinnen


maintainer: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Kantonales Labor

de: seen kantonzuerich gesundheit wasser sport

label: Readme: Bathing water quality reported by the Canton of Zurich

label: Badewasserqualität in Flüssen und Seen im Kanton Zürich (Karte)

de: Erhebung der Badewasserqualität in öffentlichen Badeanstalten an Flüssen und Seen im Kanton Zürich

de: Variabeln: 'date' = Tag der Entnahme der Probe; 'id' = Identifikator des Orts; 'location' = Ausgeschriebener Name des Orts; 'quality' = Bewertungsstufen der Badewasserqualität; 'remark' = Optionale Anmerkungen zur Probe; 'source' = Organisation, welche die Probe durchführt; 'lat' = Breitengrad des Orts; 'long' = Längengrad des Orts; 'image' = Bild des Orts (wird nicht regelmässig aktualisiert; URL).

de: In den Sommermonaten regelmässig erhobene Proben zur Überprüfung der Badewasserqualität. Daten enthalten: 'Name des Orts', 'Bewertungsstufen der Badewasserqualität', 'Breitengrad' und 'Längengrad des Orts'. Die Untersuchungen und Bewertungen der Wasserproben erfolgen nach den Empfehlungen zur Untersuchung und Beurteilung der Badewasserqualität von See- und Flussbädern des Bundesamtes für Umwelt (siehe "Weitere Informationen").

gesundheit

display_name: gesundheit

seen

display_name: seen

sport

display_name: sport

culture

fr: Culture, médias, société de l'information, sport

de: Kultur, Medien, Informationsgesellschaft, Sport

en: Culture, media, information society, sport

it: Cultura, media, società dell'informazione, sport

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente


label: Zahlen & Fakten des Kantons Zürich zu COVID-19

label: Readme: Ansteckungswege

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich - Ansteckungskontext ab 04.01.2021 bis 30.03.2022 pro Kalenderwoche

de: Die Daten stehen ab dem 4. Januar 2021 wöchentlich (bis dienstags) um die jeweils letzte Kalenderwoche aktualisiert bereit. Als «eindeutig» gilt ein Ansteckungskontext, wenn die befragte Person mit grosser Sicherheit sagen kann, bei wem sie sich angesteckt hat respektive weiss, dass sie in Kontakt mit einer positiv getesteten Person war. Als «vermutet» gilt ein Ansteckungskontext, wenn die befragte Person eine konkrete Vermutung über den Ansteckungsweg hat. Diese wird in einem strukturierten Gespräch erörtert, bleibt jedoch subjektiv und ist ensprechend vorsichtig zu interpretieren. Als «nicht befragt» werden positiv getestete Personen ausgewiesen, die telefonisch nicht erreicht werden konnten. Gründe dafür sind (fehlende Telefonnummer, unkooperatives Verhalten, Personen in Alters-/Pflegeheimen). Ob eine Ansteckung als eindeutig klassifiziert wird, hängt stark vom Kontext ab. Beispiel: Eine Ansteckung im eigenen Haushalt wird viel eher als eindeutig klassifiziert als eine Ansteckung beim Sport im Freien. Die Daten sind darum verzerrt. Einfach ermittelbare Ansteckungswege sind überdurchschnittlich vertreten. Ein Vergleich der Ansteckungskontexte ist darum nur sehr bedingt möglich. Möglich sind jedoch Aussagen über die zeitliche Entwicklung einzelner Kategorien. Die Interpretation der Daten soll folglich zurückhaltend erfolgen, da ein grosser Spielraum für Fehlinterpretationen besteht. Die Variabeln werden im Readme: Ansteckungswege (siehe unter "Weitere Informationen") erklärt.

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich - Ansteckungskontext 2020 rollend

de: Die Daten wurden bis zum 21. Oktober 2020 wöchentlich aktualisiert und beziehen sich jeweils rollend auf die letzten 14 Tage. Als «nicht eindeutig» gilt ein Ansteckungskontext, wenn die befragte Person nicht weiss, bei wem sie sich angesteckt hat resp. die Frage, ob sie in Kontakt mit einer auf das Coronavirus positiv getesteten Person war, verneint. Nur wenn der Ansteckungsweg eindeutig ist, wird nach dem Ansteckungskontext (Eigener Haushalt, Arbeitsplatz, usw.) differenziert. Dass ein Ansteckungskontext als eindeutig klassifiziert wird, ist umso wahrscheinlicher, je klarer andere Personen zu diesem Ansteckungskontext zugeordnet werden können. Beispiel: Eine Ansteckung im eigenen Haushalt wird viel eher als eindeutig klassifiziert als eine Ansteckung beim Sport im Freien. Diese Daten erlauben keine Aussage über Ansteckungskontexte von Personen, die nicht eindeutig wissen, bei wem sie sich angesteckt haben. Die Interpretation der Daten soll folglich zurückhaltend erfolgen, da ein grosser Spielraum für Fehlinterpretationen besteht.

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich - Ansteckungskontext ab 04.01.2021 bis 30.03.2022 Total

de: Die Daten stehen ab dem 4. Januar 2021 wöchentlich (bis dienstags) aktualisiert bereit. Als «eindeutig» gilt ein Ansteckungskontext, wenn die befragte Person mit grosser Sicherheit sagen kann, bei wem sie sich angesteckt hat respektive weiss, dass sie in Kontakt mit einer positiv getesteten Person war. Als «vermutet» gilt ein Ansteckungskontext, wenn die befragte Person eine konkrete Vermutung über den Ansteckungsweg hat. Diese wird in einem strukturierten Gespräch erörtert, bleibt jedoch subjektiv und ist ensprechend vorsichtig zu interpretieren. Als «nicht befragt» werden positiv getestete Personen ausgewiesen, die telefonisch nicht erreicht werden konnten. Gründe dafür sind (fehlende Telefonnummer, unkooperatives Verhalten, Personen in Alters-/Pflegeheimen). Ob eine Ansteckung als eindeutig klassifiziert wird, hängt stark vom Kontext ab. Beispiel: Eine Ansteckung im eigenen Haushalt wird viel eher als eindeutig klassifiziert als eine Ansteckung beim Sport im Freien. Die Daten sind darum verzerrt. Einfach ermittelbare Ansteckungswege sind überdurchschnittlich vertreten. Ein Vergleich der Ansteckungskontexte ist darum nur sehr bedingt möglich. Möglich sind jedoch Aussagen über die zeitliche Entwicklung einzelner Kategorien. Die Interpretation der Daten soll folglich zurückhaltend erfolgen, da ein grosser Spielraum für Fehlinterpretationen besteht. Die Variabeln werden im Readme: Ansteckungswege (siehe unter "Weitere Informationen") erklärt.

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich - Ansteckungskontext 2020 Total

de: Die Daten wurden bis zum 21. Oktober 2020 wöchentlich aktualisiert und beziehen sich auf den gesamten Zeitraum ab 11. Mai 2020. Als «nicht eindeutig» gilt ein Ansteckungskontext, wenn die befragte Person nicht weiss, bei wem sie sich angesteckt hat resp. die Frage, ob sie in Kontakt mit einer auf das Coronavirus positiv getesteten Person war, verneint. Nur wenn der Ansteckungsweg eindeutig ist, wird nach dem Ansteckungskontext (Eigener Haushalt, Arbeitsplatz, usw.) differenziert. Dass ein Ansteckungskontext als eindeutig klassifiziert wird, ist umso wahrscheinlicher, je klarer andere Personen zu diesem Ansteckungskontext zugeordnet werden können. Beispiel: Eine Ansteckung im eigenen Haushalt wird viel eher als eindeutig klassifiziert als eine Ansteckung beim Sport im Freien. Diese Daten erlauben keine Aussage über Ansteckungskontexte von Personen, die nicht eindeutig wissen, bei wem sie sich angesteckt haben. Die Interpretation der Daten soll folglich zurückhaltend erfolgen, da ein grosser Spielraum für Fehlinterpretationen besteht.

de: Die Gesundheitsdirektion Kanton Zürich veröffentlicht im Rahmen des kantonalen Contact Tracings erhobene Daten zum Ansteckungskontext SARS-CoV-2-positiv getesteter Personen im Kanton Zürich. Aufgrund der hohen Fallzahlen während der zweiten Pandemie-Welle konnten die Daten vom 22.10.2020 bis 31.12.2020 nicht in einem Ausmass erhoben werden, das zufriedenstellende Interpretationen zulassen würde. Im Dezember 2020 wurde ein neues Instrument zur Datenerhebung eingeführt, und die Zahlen werden seither wieder erhoben. Im Jahr 2020 wurden nur «eindeutig» Ansteckungswege nach dem Ansteckungskontext differenziert (Eigener Haushalt, Arbeitsplatz usw.) und jeweils rollend über die letzten 14 Tage aktualisiert. Ab 04.01.2021 wird differenziert zwischen «eindeutig», «vermutet» und «nicht befragt» und die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Montag) für die vergangene Kalenderwoche aktualisiert. Die Daten der Jahre 2020 und 2021 sind deshalb nur bedingt miteinander vergleichbar.

corona

display_name: corona

krankheiten

display_name: krankheiten

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich ab 14.05.2020 bis 30.03.2022


fr: point-dinteret-poi geoservice centre-de-loisirs batiment

de: point-of-interest-poi geodienst freizeitanlage bauwesen-und-gebaute-umwelt

en: point-of-interest-poi geoservice leisure-facility building

it: punto-di-interesse-poi geoservizio centro-per-il-tempo-libero edilizia

label: öffentliche Spielplätze und Sportanlagen in der Gemeinde Emmen

label: geocat.ch permalink

de: Kartendienst mit den Spielplätzen und Sportanlagen in der Zuständigkeit der Gemeinde Emmen

format: WMS

de: WFS Spielplätze und Sportanlagen in der Gemeinde Emmen

format: WFS

fr: Service de carte avec les bâtiments de l'école dans la commune de Emmen

de: Kartendienst mit den öffentlichen Spielplätzen und Sportanlagen in der Gemeinde Emmen

format: SERVICE

de: Gemeinde Emmen

de: Emmen ist mit mehr als 31'000 Einwohnern nach der Stadt Luzern die Gemeinde mit der zweithöchsten Einwohnerzahl im Kanton Luzern. Gemäss kommunaler GIS-Strategie (https://www.emmen.ch/publikationen/344959) stellt Emmen Geodaten öffentlich zur Verfügung, soweit keine Schutzgründe/Datensicherheitsrestriktionen entgegenstehen. Geodaten werden in Form von Kartendiensten auf dem kommunalen Geoportal: https://www.emmen.ch/gemeindeinzahlen/43855 publiziert und als WMS zur öffentlichen Verfügung gestellt. Die zugrunde liegenden Geodaten und Geodienste werden in geocat.ch dokumentiert, die publizierten WMS auf opendata.swiss sind mit geocat.ch synchronisiert.

political_level: commune

value: Gemeinde Emmen - Geocat Harvester

de: Spielplätze und Sportanlagen Gemeinde Emmen (WMS/WFS)


de: corona gesundheit altersgruppen bezirke sars-cov-2 geschlecht krankheiten altersklassen todesfaelle alter gemeinden kantonzuerich covid-19

label: Readme: SARS-CoV-2 open government data reported by Canton Zurich

de: COVID_19 Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests im Kanton Zürich bei Kindern und Jugendlichen nach Altersklasse und Kalenderwoche ab 25.05.2020

de: Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests bei Kindern und Jugendlichen nach Alterskategorien pro Kalenderwoche. Zeitreihe beginnt mit Kalenderwoche 22/2020 (25.-31.05.2020). Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Variabeln: 'Woche_von' = Beginn der Kalenderwoche (Datum); 'Woche_bis' = Ende der Kalenderwoche (Datum);  'AgeCat'= Alterskategorie (0-3, 4-11, 12-15, 16-19 Jahre); 'Anzahl_positiv' = Anzahl positiver Tests; 'Anzahl_negativ' = Anzahl negativer Tests; 'Anteil_positiv' = Anteil der positiven Tests an allen Tests.

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich nach Alter und Geschlecht

de: Die Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich hat ab dem 27.02.2020 einmal täglich die bestätigt positiven Fälle sowie die Todesfälle mit Angabe des Alters und des Geschlechts veröffentlicht. Ab dem 09.03.2020 galt ein neues Testregime: Nur noch Personen, die schwere Symptome zeigten, ein erhöhtes Komplikationsrisiko besassen oder in direktem Kontakt mit PatientInnen oder BewohnerInnen von Alters- und Pflegeheimen standen, wurden getestet. Ab dem 27.04.2020 empfahl das Bundesamt für Gesundheit BAG zusätzlich auch Personen zu testen, die Symptome einer akuten Atemwegserkrankung zeigen, Muskelschmerzen oder Geruchs- oder Geschmacksverlust aufweisen. Am 08.07.2020 hat die Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich die Zeitreihe letztmals aktualisiert; seit 09.07.2020 werden stattdessen einmal wöchentlich alle Fälle pro Kalenderwoche als 10-Jahres-Altersklassen je Geschlecht veröffentlicht (siehe Ressource "COVID_19 Verteilung der Fälle im Kanton Zuerich nach Altersklasse, Geschlecht und Kalenderwoche").

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich nach Bezirk und Kalenderwoche ab 24.02.2020

de: Bestätigt infizierte Fälle sowie Todesfälle nach Bezirk und Kalenderwoche. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Variabeln: 'DistrictId' = Bezirks-ID (BFS-Nummer)*; 'District' = Bezirksname*; 'Population' = Wohnbevölkerung; 'Week' = Kalenderwoche des Befundes ('NewConfCases') / Todesdatums ('NewDeaths'); 'Year' = Jahr des Befundes ('NewConfCases') / Todesdatums ('NewDeaths'); 'NewConfCases' = Neue bestätigte Fälle; 'NewDeaths' = Neue Todesfälle; 'TotalConfCases' = Total der bestätigten Fälle (kumuliert); 'TotalDeaths' = Total der Todesfälle (kumuliert). *Die Fälle werden den Bezirken via Postleitzahl zugeordnet. Eine Minderheit der Postleitzahlen kann nicht eindeutig einem Bezirk zugeordnet werden. Bis zum 26.05.2020 traten 1,3 % der bestätigten Sars-CoV-2 Fälle in Postleitzahlen auf, die in mehreren Bezirken liegen. Postleitzahlgebiete werden daher als Ganzes dem Bezirk zugeordnet, in dem die überwiegende Mehrheit der Bevölkerung lebt. Die Bevölkerungszahl der Bezirke in diesem Datensatz kommt der Kohärenz halber nach dem selben Prinzip zu Stande. Daher weichen die Bevölkerungsdaten der Bezirke in dem Datensatz geringfügig von an anderen Stellen publizierten Zahlen ab. Rund 200 Sars-CoV-2 Fälle können keiner Postleitzahl zugeordnert werden, da bis Anfang April 2020 die Übermittlung des Wohnortes der positiv Getesteten bei Labormeldungen noch nicht zwingend war.

de: COVID_19 Verteilung der Fälle im Kanton Zürich nach Postleitzahl ab 09.07.2020

de: Verteilung der neu bestätigt infizierten Fälle der jeweils letzten sieben Tage nach Postleitzahl. Postleitzahlen, die auf dem Gebiet des Kantons Zürich weniger als 100 EinwohnerInnen aufweisen, werden aus Gründen des Datenschutzes in der Kategorie 'PLZ_uebrige' zusammengefasst. Bei den Werten handelt es sich nicht um Einzelfallzahlen, sondern um Fallzahlklassen. Variabeln: 'PLZ' = Postleitzahl; 'Population' = EinwohnerInnen mit Hauptwohnsitz; 'NewConfCases_7days' = Neue bestätigte Fälle in den vergangenen sieben Tagen in Kategorien (0-3 Fälle, 4-6 Fälle, 7-9 Fälle, usw.). Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert.

de: COVID_19 Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests im Kanton Zürich nach Altersklasse und Kalenderwoche ab 25.05.2020

de: Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests pro Kalenderwoche nach Alterskategorien. Variabeln: 'Woche_von' = Beginn der Kalenderwoche (Datum); 'Woche_bis' = Ende der Kalenderwoche (Datum);  'AgeCat'= Alterskategorie; 'Anzahl_positiv' = Anzahl positiver Tests; 'Anzahl_negativ' = Anzahl negativer Tests; 'Anteil_positiv' = Anteil der positiven Tests an allen Tests. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert.

de: COVID_19 PCR-Tests und besorgniserregende Virusmutationen im Kanton Zürich

de: Die Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich veröffentlichte ab dem 18.12.2020 bis zum 10.02.2021 wochentags die Anzahl der täglichen positiven PCR-Tests (Spalte: 'new_pcr_pos') und der entdeckten besorgniserregenden Virusmutationen (Spalte: 'new_voc'). Besorgniserregende Virusmutationen ('VOC' = Variant of Concern) lassen sich *nicht* mittels Schnelltests entdecken, jedoch mittels der eingesetzten PCR-Tests. Als besorgniserregend werden Virusmutationen klassifiziert, weil sie u.a. ansteckender als der Wildtyp des Virus sind. Hinweis: Diese Ressource wird ab dem 12.02.2021 nicht weiter aktualisiert, da in der Woche vom 15.02.2021 die Vollständigkeit der Erhebung der verfügbaren Daten analysiert und eine Anpassung des Vorgehens vorgenommen wird, welche VOC getestet werden. Seit dem 19.02.2021 veröffentlicht das BAG wochentags VOC-Daten für alle Kantone ("virusVariants", https://www.covid19.admin.ch/api/data/context).

de: COVID_19 Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests im Kanton Zürich nach Kalenderwoche ab 25.05.2020

de: Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests pro Kalenderwoche. Variabeln: 'Woche_von' = Beginn der Kalenderwoche (Datum); 'Woche_bis' = Ende der Kalenderwoche (Datum); 'Anzahl_positiv' = Anzahl positiver Tests; 'Anzahl_negativ' = Anzahl negativer Tests; 'Anteil_positiv' = Anteil der positiven Tests an allen Tests. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert.

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich pro Tag ab 27.02.2020

de: Laborbestätigte positive Fälle mit Bezug zum Kanton Zürich. Für Variabeln-Definitionen siehe Readme unter "Weitere Informationen". Hinweis: Bei der Variable 'current_quarantined' handelt es sich um die Anzahl Kontaktpersonen, die theoretisch in Quarantäne sein müssten. Personen, die aufgrund eines vollständigen Impfschutzes nicht in Quarantäne müssen, werden nicht subtrahiert. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert.

de: COVID_19 Verteilung der Fälle im Kanton Zürich nach Altersklasse, Geschlecht und Kalenderwoche ab 24.02.2020

de: Bestätigt positive Fälle sowie die Todesfälle pro Kalenderwoche als 10-Jahres-Altersklassen je Geschlecht. Bis 08.07.2020 wurden täglich Einzelfallzahlen mit Alter und Geschlecht veröffentlicht (siehe Ressource "COVID_19 Fallzahlen Kanton Zuerich nach Alter und Geschlecht"). Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Variabeln: 'AgeYearCat' = 10-Jahres-Altersklasse (0-9 Jahre, 10-19 Jahre, 20-29 Jahre, usw.); 'NewConfCases' = Neue bestätigte Fälle; 'NewDeaths' = Neue Todesfälle.

de: Die Fallzahlen umfassen die im Kanton Zürich getesteten Personen. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Ab 9. März 2020 galt ein neues Testregime: Nur noch Personen, die schwere Symptome zeigten, ein erhöhtes Komplikationsrisiko besassen oder in direktem Kontakt mit PatientInnen oder BewohnerInnen von Alters- und Pflegeheimen standen, wurden getestet. Seit dem 27. April 2020 empfiehlt das Bundesamt für Gesundheit BAG zusätzlich Personen zu testen, die Symptome einer akuten Atemwegserkrankung zeigen, Muskelschmerzen oder Geruchs- oder Geschmacksverlust aufweisen.

alter

display_name: alter

bezirke

display_name: bezirke

gemeinden

display_name: gemeinden

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

health

de: Gesundheit

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: Die Gesundheitsdirektion setzt sich ein für eine hochstehende, sichere und wirtschaftlich tragbare Gesundheitsversorgung, für qualitativ einwandfreie medizinische Dienstleistungen, Heilmittel, Lebensmittel und Gebrauchsgegenstände, für finanziell tragbare Krankenversicherungsprämien. Das Veterinärwesen zählt ebenfalls zu ihrem Aufgabenbereich.

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich ab 27.02.2020


fr: geoservice point-dinteret-poi construction batiment

de: geodienst point-of-interest-poi bau bauwesen-und-gebaute-umwelt

en: geoservice point-of-interest-poi construction building

it: geoservizio punto-di-interesse-poi costruzione edilizia

de: Sitzbänke, Abfalleimer, Grillstellen Emmen

de: Kartendienst mit den Sitzbänken, Abfalleimern und Grillstellen der Gemeinde Emmen

de: WFS Sitzbänke, Abfalleimer und Robidog

de: Kartendienst mit den Sitzbänken, Abfalleimern (inkl. Möblierung an Bushaltestellen) und Robidogstandorten sowie den öffentlichen Grillstellen in der Zuständigkeit der Gemeinde Emmen

de: Gemeinde Emmen

de: Emmen ist mit mehr als 31'000 Einwohnern nach der Stadt Luzern die Gemeinde mit der zweithöchsten Einwohnerzahl im Kanton Luzern. Gemäss kommunaler GIS-Strategie (https://www.emmen.ch/publikationen/344959) stellt Emmen Geodaten öffentlich zur Verfügung, soweit keine Schutzgründe/Datensicherheitsrestriktionen entgegenstehen. Geodaten werden in Form von Kartendiensten auf dem kommunalen Geoportal: https://www.emmen.ch/gemeindeinzahlen/43855 publiziert und als WMS zur öffentlichen Verfügung gestellt. Die zugrunde liegenden Geodaten und Geodienste werden in geocat.ch dokumentiert, die publizierten WMS auf opendata.swiss sind mit geocat.ch synchronisiert.

de: Sitzbänke, Abfalleimer und Grillstellen Emmen (WMS/WFS)


gastrobetriebe-emmen-wms

title_for_slug: gastrobetriebe-emmen-wms

fr: point-dinteret-poi geoservice construction batiment

de: point-of-interest-poi geodienst bau bauwesen-und-gebaute-umwelt

en: point-of-interest-poi geoservice construction building

it: punto-di-interesse-poi geoservizio costruzione edilizia

de: Gastrobetriebe Emmen

de: Kartendienst mit den Gastro- und Beherbergungsbetrieben in der Zuständigkeit der Gemeinde Emmen

de: WFS Gastrobetriebe Emmen

de: Kartendienst mit den Gastro- und Beherbergungsbetrieben in der Gemeinde Emmen

de: Gastrobetriebe Emmen (WMS/WFS)


maintainer: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich, Abteilung Luft, Klima und Strahlung - Sektion Monitoring

de: lufttemperaturen luft

label: LoRa-Datenbeschrieb

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2022/10

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2020/07

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2022/06

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2020/11

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2020/06

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/02

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2019/06

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2022/09

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/07

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2019/09

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/06

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2022/02

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2019/12

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/05

de:
Seit Frühjahr 2019 betreibt das AWEL des Kantons Zürich ein Messnetz aus rund 40 Lufttemperatur und -feuchte Sensoren (LoRa). Die Sensor-Standorte befinden sich hauptsächlich im städtischen Raum, verdichtet in der Stadt Zürich, aber auch in weiteren Gemeinden im Kanton Zürich. Ziel des Messnetzes ist es, Messdaten für Stadtklima-Analysen bereitzustellen, damit Aspekte des Lokalklimas und Klimawandels stärker sichtbar werden und in der Raumplanung und Stadtentwicklung berücksichtigt werden können. Mit Hilfe dieser Daten lassen sich u.a. die Auswirkungen von Hitzewellen im städtischen Raum beschreiben. Das Messnetz wird durch das AWEL betrieben, unter Beteiligung der Stadt Zürich; die weiteren Standort-Gemeinden sind über die Messaktivität informiert.
Der hier verfügbare Datensatz wird täglich aktualisiert und umfasst alle, für die Standorte gültigen Messwerte im 10 Minuten Mittel, inklusive entsprechender Standortinformationen. Weitere Angaben zu Datensatz-Struktur und verwendeten Sensoren sind im Datensatz-Beschrieb zu finden.

awel-kanton-zuerich

de: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft Kanton Zürich

de: Das Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft (AWEL) des Kantons Zürich hat den Auftrag, der Bevölkerung im Kanton Zürich eine gesunde, sichere und attraktive Umwelt zu bieten. Zu den Themen Abfall, Wasser, Energie und Luft stellt das AWEL Fachleuten und Interessierten Informationen zur Verfügung.

de: Lufttemperatur und Luftfeuchte LoRa-Sensor-Messwerte


parkplatze-emmen-wms

title_for_slug: parkplatze-emmen-wms

fr: reseau-de-transport geoservice point-dinteret-poi batiment

de: verkehrsnetz geodienst point-of-interest-poi bauwesen-und-gebaute-umwelt

en: traffic-network geoservice point-of-interest-poi building

it: rete-di-trasporto geoservizio punto-di-interesse-poi edilizia

label: Webkarte mit den Parkplätzen der Zonen A, B, C sowie Veloparkierungsanlagen in der Zuständigkeit der Gemeinde Emmen

de: Parkplätze Gemeinde Emmen

de: Kartendienst mit den öffentlichen Parkplätzen der Zonen A

de: WFS Parkplätze Emmen

de: WFS mit den Parkplätzen und Veloparkierungsanlagen der Gemeinde Emmen

de: Kartendienst mit den öffentlichen Parkplätze der Zonen A, B und C sowie Veloparkierungsanlagen

de: Gemeinde Emmen

de: Emmen ist mit mehr als 31'000 Einwohnern nach der Stadt Luzern die Gemeinde mit der zweithöchsten Einwohnerzahl im Kanton Luzern. Gemäss kommunaler GIS-Strategie (https://www.emmen.ch/publikationen/344959) stellt Emmen Geodaten öffentlich zur Verfügung, soweit keine Schutzgründe/Datensicherheitsrestriktionen entgegenstehen. Geodaten werden in Form von Kartendiensten auf dem kommunalen Geoportal: https://www.emmen.ch/gemeindeinzahlen/43855 publiziert und als WMS zur öffentlichen Verfügung gestellt. Die zugrunde liegenden Geodaten und Geodienste werden in geocat.ch dokumentiert, die publizierten WMS auf opendata.swiss sind mit geocat.ch synchronisiert.

de: Parkplätze Emmen (WMS/WFS)


schulanlagen-emmen-wms

title_for_slug: schulanlagen-emmen-wms

fr: point-dinteret-poi construction geoservice batiment

de: point-of-interest-poi bau geodienst bauwesen-und-gebaute-umwelt

en: point-of-interest-poi construction geoservice building

it: punto-di-interesse-poi costruzione geoservizio edilizia

de: Schulhäuser Gemeinde Emmen

de: WFS mit den Schulhäusern der Gemeinde Emmen

de: Kartendienst mit den öffentlichen Schuhäusern in der Gemeinde Emmen

de: Schulanlagen Emmen (WMS/WFS)


signalisation-und-markierung-emmen-wms

title_for_slug: signalisation-und-markierung-emmen-wms

de: geodienst verkehrsnetz verkehr

en: geoservice traffic-network transport

it: geoservizio rete-di-trasporto trasporti

de: Strasseninfrastruktur Gemeinde Emmen

de: DE#|FR#|EN#|IT#

de: WFS Strasseninfrastruktur

de: WFS mit der Strasseninfrastruktur in der Gemeinde Emmen

de: Kartendienst mit den Strassen, Tempo 30- und Begegnungszonen (Tempo 20), Fussgängerstreifen, Kunstbauten und Verkehrsspiegel in der Gemeinde Emmen

de: Strasseninfrastruktur Emmen (WMS/WFS)


maintainer: Oberjugendanwaltschaft des Kantons Zürich

de: strafdelikte kantonzuerich verurteilungen jugendkriminalitaet

label: Zahlen & Fakten zum Jugendstrafrecht

de: Anzahl Personen mit mindestens einer Untersuchungshaft

de: Anzahl verzeigte Jugendliche

de: Anzahl verzeigte Jugendliche insgesamt und wegen Gewaltdelikten seit 2008.

de: Anzahl Jugendliche in einer Massnahme per Jahresende

de: 'per Jahresende' bedeutet am 31. Dezember des entsprechenden Jahres

de: Anzahl Verurteilungen nach Geschlecht

de: Finanzieller Aufwand für Schutzmassnahmen

de: Art der Sanktion

de: Anzahl Delikte bei den Verurteilungen

de: Spaltenüberschriften: 'uebrige StGB'=übrige Delikte gemäss Schweizerischem Strafgesetzbuch; 'SVG'=Strassenverkehrsgesetz; 'BetmG'=Betäubungsmittelgesetz

de: Alter bei Eröffnung der Strafuntersuchung

de: Begehen Jugendliche zwischen dem 10. und 18. Lebensjahr ein Delikt, gilt für sie das Jugendstrafrecht. Die Jugendanwaltschaften des Kantons Zürich untersuchen und beurteilen sämtliche Straftaten von Jugendlichen, die im Kanton Zürich wohnhaft sind. Ausserdem sind sie für den Vollzug jugendstrafrechtlicher Schutzmassnahmen und Strafen verantwortlich.

jugendkriminalitaet

display_name: jugendkriminalitaet

strafdelikte

display_name: strafdelikte

verurteilungen

display_name: verurteilungen

crime

fr: Criminalité, droit pénal

de: Kriminalität, Strafrecht

en: Crime, criminal justice

it: Criminalità, diritto penale

oberjugendanwaltschaft-kanton-zuerich

de: Oberjugendanwaltschaft Kanton Zürich

de: Die Jugendstrafrechtspflege des Kantons Zürich besteht aus der Oberjugendanwaltschaft, fünf Jugendanwaltschaften sowie der Stelle für Mediation. Die Jugendanwaltschaften untersuchen und beurteilen sämtliche von Jugendlichen zwischen zehn und achtzehn Jahren begangenen Straftaten und sind für den Vollzug jugendstrafrechtlicher Schutzmassnahmen und Strafen verantwortlich.

value: ZH-Kt Oberjugendanwaltschaft - DCAT Harvester

de: Statistik der Jugendstrafrechtspflege des Kantons Zürich


energieplan-emmen-wms

title_for_slug: energieplan-emmen-wms

de: Quartiervereine Gemeinde Emmen|

de: Kartendienst mit dem Energieplan der Gemeinde Emmen

de: WFS Energieplan Emmen

de: Geodienst Energieplan Emmen

de: Gemeinde Emmen

de: Emmen ist mit mehr als 31'000 Einwohnern nach der Stadt Luzern die Gemeinde mit der zweithöchsten Einwohnerzahl im Kanton Luzern. Gemäss kommunaler GIS-Strategie (https://www.emmen.ch/publikationen/344959) stellt Emmen Geodaten öffentlich zur Verfügung, soweit keine Schutzgründe/Datensicherheitsrestriktionen entgegenstehen. Geodaten werden in Form von Kartendiensten auf dem kommunalen Geoportal: https://www.emmen.ch/gemeindeinzahlen/43855 publiziert und als WMS zur öffentlichen Verfügung gestellt. Die zugrunde liegenden Geodaten und Geodienste werden in geocat.ch dokumentiert, die publizierten WMS auf opendata.swiss sind mit geocat.ch synchronisiert.

de: Energieplan Emmen (WMS/WFS)


geography

fr: Géographie

de: Geographie

en: Geography

it: Geografia

territory

de: Raum und Umwelt

label: Geometadaten Kanton Zürich: GeoLion

spatial: Kanton Zürich

de: Download via GIS-Browser

de: Mit der Festlegung des Gewässerraums an den oberirdischen Gewässern soll der Raum gesichert werden, welcher nötig ist zur Gewährleistung der natürlichen Funktionen der Gewässer, des Hochwasserschutzes und der Gewässernutzung. Die Gewässerschutzverordnung des Bundes (GSchV) legt dazu konkrete Masse fest, wie gross der Gewässerraum mindestens sein muss (Art. 41a und 41b GSchV). Der Gewässerraum muss dort erhöht werden, wo dies zur Gewährleistung für den Hochwasserschutz, der Revitalisierung, sowie bei überwiegenden Interessen des Natur- und Landschaftsschutzes und der Gewässernutzung erforderlich ist. Im Gewässerraum dürfen nur standortgebundene, im öffentlichen Interesse liegende Bauten und Anlagen erstellt werden. In dicht überbauten Gebieten kann der Gewässerraum den baulichen Gegebenheiten angepasst werden, soweit der Schutz vor Hochwasser gewährleistet ist, bzw. kann die Behörde für zonenkonforme Bauten und Anlagen Ausnahmen bewilligen, sofern keine überwiegenden Interessen entgegenstehen. Rechtmässig erstellte und bestimmungsgemäss nutzbare Bauten und Anlagen im Gewässerraum sind in ihrem Bestand grundsätzlich geschützt. Der Gewässerraum darf nur extensiv gestaltet und bewirtschaftet werden (Art. 41 c GschV) Solange der Gewässerraum nicht festgelegt ist, regeln die Übergangsbestimmungen der GSchV direkt und grundeigentümerverbindlich die Bemessung der von Bauten und Anlagen freizuhaltenden Uferstreifen. Der Gewässerabstand von 5 Meter gemäss § 21 des kantonalen Wasserwirtschaftsgesetzes (WWG), behält bis zu einer allfälligen Anpassung des WWG auch mit der Festlegung des Gewässerraums weiterhin Gültigkeit. Nach der Ersterfassung werden die Daten in den ÖREB-Kataster überführt.

name:
Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft
             - Abteilung Wasserbau

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

de: Geoinformation Kanton Zürich

en: Department of Geoinformation of the Canton of Zurich

it: Dipartimento della geoinformazione del Cantone di Zurigo

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

en:
The department of geoinformation is the geospatial competency center of the Canton of Zurich.
We coordinate the acquisition of geodata within the cantonal territory and provide public, private, and government sectors with data of outstanding quality.

de: Die Abteilung Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Zürich. Wir versorgen Gesellschaft, Wirtschaft und öffentliche Verwaltung mit qualitativ hochstehenden Geodaten und Informationen über den Kanton Zürich.

it: La divisione della geoinformazione è il centro d'eccellenza del Cantone di Zurigo per dati georeferenziati. Mettiamo a disposizione dati geografici e informazioni di alta qualità per l'economia, la società e la pubblica amministrazione su tutto il cantone.

value: ZH - Geocat Harvester

de: Gewässerraum


quartiervereine-gemeinde-emmen-wms

title_for_slug: quartiervereine-gemeinde-emmen-wms

fr: geoservice plan-de-quartier quartier

de: geodienst quartierplan quartier

en: geoservice quarter-map quarter

de: Quartiervereine Gemeinde Emmen

de: Kartendienst mit den Perimetern der verschiedenen Quartiervereine in der Gemeinde Emmen

de: DE#|FR#|EN#|IT#

de: Kartendienst mit dem Zuständigkeitsgebiet der Quartiervereine in der Gemeinde Emmen

de: Quartiervereine Emmen (WMS/WFS)


maintainer: Fachstelle für OGD Basel-Stadt

de: json

media_type: application/json

de: Wahl eines Mitglieds des Gerichts für fürsorgerische Unterbringungen (json)

format: JSON

mimetype: application/json

license: CC BY 3.0 CH

de: csv

de: Wahl eines Mitglieds des Gerichts für fürsorgerische Unterbringungen (csv)

de: Dieser Datensatz zeigt die Resultate des 1. Wahlgangs der Wahl eines Mitglieds des Gerichts für fürsorgerische Unterbringung vom 9. Mai 2021.

legislation

fr: Législation

de: Gesetzgebung

en: Legislation

it: Legislazione

politics

fr: Politique

de: Politik

en: Politics

it: Politica

kanton-basel-stadt

fr: Canton de Bâle-Ville

de: Kanton Basel-Stadt

en: Canton of Basel-City

it: Cantone di Basilea-Città

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht nach und nach Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. Die kantonale Fachstelle für Open Government Data ist als Koordinationsorgan zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

value: BS Kanton Stadt - DCAT Harvester


maintainer: EnviDat Support

en: wrf landuse cryowrf antarctica topography

en: Scripts

media_type: application/zip

en: Scripts to run the preprocessing to produce WRF binary tiles from REMA and AntarcticaLC2000 for topography and landuse (see Documentation for procedure).

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: WPSinput

en: Input files to run the Weather Research and Forecasting model (WRF) preprocessing system WPS with REMA topography and AntarcticaLC2000 landuse data (see Documentation for details).

en: Documentation

media_type: application/pdf

en: Documentation about how the provided dataset was produced including details to reproduce the dataset.

format: PDF

mimetype: application/pdf

en:
Reference Elevation Model of Antarctica (REMA) topography and AntarcticaLC2000 landuse data
are now available as static data input for the Weather Research and Forecasting model (WRF). Topography
and landuse are made available at a spatial resolution of 1 km. This documentation describes the methods
applied to convert REMA and AntarcticaLC2000 to WRF readable format and shows how this improves
the representation of the Antarctic topography and landuse categories over coastal Antarctic regions.

antarctica

display_name: antarctica

cryowrf

display_name: cryowrf

landuse

display_name: landuse

topography

display_name: topography

wrf

display_name: wrf

education

fr: Education, science

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

it: Formazione e scienza

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

fr: EnviDat est le portail de données du WSL; il offre un accès uniformisé et réglementé aux données de surveillance et de recherche en matière d’environnement. Ce portail est capable d’héberger et de publier des ensembles de données précieuses et uniques, qui sont partagées aux quatre coins de la planète. Ce faisant, EnviDat favorise la recherche et contribue à l’avancement des sciences environnementales.

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

de: EnviDat ist das Datenportal der WSL für einen einheitlichen und verwalteten Zugang zu Umweltdaten aus Monitoring- und Forschungsprojekten. Auf dem Portal können Datensätze gehostet und veröffentlicht werden. Durch die weltweite Bereitstellung einzigartiger und wertvoller Datensätze leistet EnviDat einen Beitrag zur Forschung im Bereich der Umweltwissenschaften.

it: EnviDat è il portale dati del WSL che fornisce un accesso unificato e gestito ai dati di monitoraggio ambientale e di ricerca. Il portale ha la capacità di ospitare e pubblicare serie di dati preziosi e unici che vengono condivisi in tutto il mondo. Così facendo, EnviDat promuove la ricerca e contribuisce al progresso della scienza ambientale.

political_level: other

value: Envidat Harvester

en: REMA topography and AntarcticaLC2000 for WRF


en: pest-invasion torymus-sinensis southern-switzerland dryocosmus-kuriphilus biological-control castanea-sativa population-evolution

en:
Data has been collected from summer 2011 to 2016.

Main reasons for NA values:

-	D. kuriphilus still not arrived in the site.
-	No galls were found during the field sampling.
-	Site has not been sampled in the correspondent year because of time, weather or money constrains.
-    T. sinensis not found in the galls

Variable description:

Year = sampling year.

Coordinate, elevation, slope, aspect = average site characteristics.

ts_arrival = T. sinensis arrival year.

dk_arrival = D. kuriphilus arrival year.

dk_parasitism_by_ts = D. kuriphilus parasitism rate by T. sinensis. Formula: (no. of T. sinensis/ no. of D. kuriphilus chambers) * 100 at gall level.

dk_infestation = Percentage of attacked buds. Formula: no. of attacked buds / no. of total developed buds*100 (as presented in Kotobuki et al. 1985) at shoot level.

ts_per_bud = number of alive T. sinensis individual calculated at bud level.

dk_per_bud = number of alive D. kuriphilus individual calculated at bud level.

dk_pot_per_bud = overall number (dead and alive) D. kuriphilus individual calculated at bud level.

total_gall_nr_per_bud = average gall number per bud.

chamber_per_galls = average D. kuriphilus chamber number per gall.

For details see the submitted publication with the same name

References
Kotobuki, K., Mori, K. and Sato, Y. (1985) ‘2 methods to estimate the tree damage by chestnut gall wasp Dryocosmus-kuriphilus’, Bulletin of the fruit tree research station A (Yatabe), 2(12), pp. 29–36.

en:
This dataset contains the population evolution of a pest and its biocontrol agent in terms of presence proportion at gall level and absolute number of insects.

The study area extends from the Cuneo region (Piedmont, Italy) to southern Switzerland. In order to provide a complete range of data covering the entire process from the pest arrival to complete biological control by its natural enemy T. sinensis, a space-for-time substitution approach has been adopted so as to create a temporal gradient of the epidemic stages over the whole study area.

The southernmost Swiss sites roughly represent the arrival and establishment of the pest without the presence of the natural enemy, the central ones the early epidemic stage and the epidemic peak, whereas the northern ones the end of the epidemic with the beginning of the biocontrol. The Italian ones represent the beginning of the equilibrium between the two population as well as the situation with stable T. sinensis populations on the long term.

These data are used in the paper entitled: Torymus sinensis local and regional early population dynamics in the Insubrian and Piedmont regions

biological-control

display_name: biological-control

castanea-sativa

display_name: castanea-sativa

dryocosmus-kuriphilus

display_name: dryocosmus-kuriphilus

pest-invasion

display_name: pest-invasion

population-evolution

display_name: population-evolution

southern-switzerland

display_name: southern-switzerland

torymus-sinensis

display_name: torymus-sinensis


data-set-on-snow-instability

title_for_slug: data-set-on-snow-instability

en: failure-initiation slab slab-tensile-support crack-propagation propgatoin-saw-test weak-layer snow-avalanche snow-stability-evaluation avalanche-forcasting rutschblock

en: data set on snow instability

en: Read-me file on snow instability data

en:
These data on snow instability include three data subsets that were analyzed and the results published by Reuter and Schweizer (2018) who suggest a novel framework on how to describe snow instability by failure initiation, crack propagation and slab tensile support.

Please refer to the Read-me file for further details on the data.

These data are the basis of the following publication:
Reuter, B. and Schweizer, J., 2018. Describing snow instability by failure initiation, crack propagation and slab tensile support. Geophys. Res. Lett., 45, doi: 10.1029/2018GL078069.

avalanche-forcasting

display_name: avalanche-forcasting

crack-propagation

display_name: crack-propagation

failure-initiation

display_name: failure-initiation

propgatoin-saw-test

display_name: propgatoin-saw-test

rutschblock

display_name: rutschblock

slab

display_name: slab

slab-tensile-support

display_name: slab-tensile-support

snow-avalanche

display_name: snow-avalanche

snow-stability-evaluation

display_name: snow-stability-evaluation

weak-layer

display_name: weak-layer

en: Data set on snow instability


en: hydrology model discharge water-temperature climate-change-impact

en: Data access

media_type: .zip

en:
This work presents the first extensive study of climate change impacts on rivers temperature in Switzerland. Results show that even for low emissions scenarios, water temperature increase will lead to adverse effect for both ecosystems and socioeconomic sectors (such as nuclear plant cooling) throughout the 21st century. For high emissions scenarios, the effect will be worsen. This study also shows that water warming in summer will be more important in Alpine regions than in lowlands.
This material is distributed under CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode).

climate-change-impact

display_name: climate-change-impact

discharge

display_name: discharge

hydrology

display_name: hydrology

model

display_name: model

water-temperature

display_name: water-temperature

en: Dataset for: Future water temperature of rivers in Switzerland under climate change investigated with physics-based models


maintainer: Frank Techel

en: avalanche-accident avalanche-accident-statistics avalanche-statistics avalanche-fatalities long-term-trends

en: Data avalanche fatalities 1969/1970 - 2014/2015

media_type: text/plain

en: The data comprises avalanche fatality data from the Alpine regions in the seven countries Austria, France, Germany, Italy, Liechtenstein, Slovenia, and Switzerland.

format: TXT

mimetype: text/plain

en:
During the last 45 years, about 100 people lost their lives in avalanches in the European Alps each year. Avalanche fatalities in settlements and on transportation corridors have considerably decreased since the 1970s. In contrast, the number of avalanche fatalities during recreational activities away from avalanche-secured terrain doubled between the 1960s and 1980s and has remained relatively stable since, despite a continuing strong increase in winter backcountry recreational activities.

Data complementing Figure 2 in:
_"Avalanche fatalities in the European Alps: long-term trends and statistics"_, by Techel, F., Jarry, F., Kronthaler, G., Mitterer, S., Nairz, P., Pavšek, M., Valt, M., and Darms, G.

Data description:
please refer to section 2 (Data and Methods) in the mentioned publication

avalanche-accident

display_name: avalanche-accident

avalanche-accident-statistics

display_name: avalanche-accident-statistics

avalanche-fatalities

display_name: avalanche-fatalities

avalanche-statistics

display_name: avalanche-statistics

long-term-trends

display_name: long-term-trends

en: Avalanche fatalities in the European Alps (1969/1970 - 2014/2015)


en: range-maps species-distribution taxonomy ecoregions gbif species-observations landsca occurrence-records flags filtering hard-limit conservation large-scale accepted-name r-package synonyms

en: gbif.range R package version 0.2 (current)

media_type: ZIP

en: GitHub URL

media_type: R

en: wsl.gbif R package version 0.1 (deprecated)

en: Test version, not to be used.

en: Although species range may be obtained using expert maps or modeling methods, expert data is often species-limited and statistical models need more technical expertise as well as many species observations. When unavailable, such information may be extracted from the Global Biodiversity Information facility (GBIF), the largest public data repository inventorying georeferenced species observations worldwide. However, retrieving GBIF records at large scale may be tedious if users are unaware of specific tools and functions that need to be employed. Here we present *gbif.range*, a R library that contains automated methods to generate species range maps from scratch using in-house ecoregions shapefiles and an easy-to-use GBIF download wrapper. Finally, this library also offers a set of additional very useful parameters and functions for large GBIF datasets (generate doi, extract GBIF taxonomy, records filtering...). [gbif.range R project](https://github.com/8Ginette8/gbif.range)

accepted-name

display_name: accepted-name

conservation

display_name: conservation

ecoregions

display_name: ecoregions

filtering

display_name: filtering

flags

display_name: flags

gbif

display_name: gbif

hard-limit

display_name: hard-limit

landsca

display_name: landsca

large-scale

display_name: large-scale

occurrence-records

display_name: occurrence-records

r-package

display_name: r-package

range-maps

display_name: range-maps

species-distribution

display_name: species-distribution

species-observations

display_name: species-observations

synonyms

display_name: synonyms

taxonomy

display_name: taxonomy

education

en: Education and science

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

en: gbif.range - An R package to generate species range maps based on ecoregions and a user-friendly GBIF wrapper


en: orographic-precipitation climate-change cmip5 air-temperature precipitation-amount

en: Download Server

en:
Predicting future climatic conditions at high spatial resolution is essential for many applications in science. Here we present data for monthly time series of precipitation and minimum and maximum temperature for four downscaled global circulation models. We used model output statistics in combination with mechanistic downscaling (the CHELSA algorithm) to calculate mean monthly maximum and minimum temperatures, as well as monthly precipitation sums at ~5km spatial resolution globally for the years 1850-2100. We validated the performance of the downscaling algorithm by comparing model output with observed climates for the years 1950-2069.

CHELSA_cmip5_ts is licensed under a Creative Commons Attribution 2.0 Generic (CC BY 2.0) license.

air-temperature

display_name: air-temperature

climate-change

display_name: climate-change

orographic-precipitation

display_name: orographic-precipitation

precipitation-amount

display_name: precipitation-amount

en: High resolution monthly precipitation and temperature timeseries for the period 2006-2100


maintainer: Anita C. Risch

en: grassland non-native-plant weed-management herbivory native-plant

media_type: XLSX

format: XLS

en: Correction: Data file native and non-native plant interactions in Australian grasslands

en:
taxa tab:	list and overview of all the recorded species

* family:                 family of the plant

* genus:                genus of the plant

* species:                plant species name

* origin:                indicates whether the plant is native to Australia or not (non-native)

* common name:	        common name of the plant species

* functional group:	        functional group of the plant species: forb, graminoid, fern, tree

* functional group detailed:	gives more detail about the type of graminoid and forb: legume, forb (non-leguminous),
                        grass, sedge, rush, fern, tree

* lifeform:                annual or perennial lifeform (species which can have both of these lifeforms where
                        considered as annuals)

plot tab:	list of species found in each plot and their cover (%)

* sampling.session:        provides information about the sampling time:
                        May2020 = data that was collected in May 2020
                        Nov2020 = data that was collected in November 2020

* farm.name:	            name of the farms where the sampling took place:
                        SF = farm of the Southern group
                        NF = farm of the Northern group
                        numbers 1-3 = randomly allocated to the Southern group of farms
                        numbers 4-6 = randomly allocated to the Northern group of farms

* site.type:	                KG: Kangaroo grass dominated site
                        ALG: ALG+KG site (Kangarooo grass and African lovegrass co-dominated site)

* plot.no:                plot number: 9-12

* scientific.name:	        scientific name of the plant species found in a certain plot

* functional group:	        indicates whether the species found is a tree, forb, graminoid or fern

* functional group detailed:	indicates whether the species found is a tree, legume, forb (non-leguminous),
                        grass, sedge, rush, fern

* lifeform:                specifies the lifeform of the species: annual or perennial lifeform
                        (species which can have both of these lifeforms where considered as annuals)

corrections tab:	Detailed description of corrections made in plot.data tab

en:
This dataset contains all data, on which the following publication below is based.

Paper Citation:

_Schlierenzauer, C., Risch, A.C., Schütz, M., Firn, J. 2021. Non-native Eragrostis curvula reduces plant species diversity in pastures of South-eastern Australia even when native Themeda triandra remains co-dominant. Plants 10, 596._

Please cite this paper together with the citation for the datafile.

Study area
The study was conducted in the lowland grassy woodlands of the Bega Valley Region, which is located in the south-east corner of New South Wales, Australia. Embedded between the Pacific Ocean and the Australian Alps, the lowland grassy woodlands are mostly located on granitic substrates and reach elevations of roughly 500 m above sea level. Typically, these grassy woodlands receive less precipitation (mean annual precipitation between 700-1100 mm) compared to the more elevated areas that surround them (NSW Government - Office of Environment and Heritage 2017).
The vegetation is dominated by an open tree canopy layer consisting of Eucalyptus tereticornis Sm, Angophora floribunda Sm. (Sweet) and a range of other eucalypt species. Sometimes shrub or small trees are also present, whereas grasses and forbs form the ground-cover. In areas without intensive agricultural history, this layer is dominated by perennial, tussock grasses such as Themeda triandra Forssk, Microlaena stipoides R.Br (Weeping Grass), Eragrostis leptostachya Steud. (Paddock Lovegrass) and Echinopogon ovatus P.Beauv (Forest Hedgehog Grass). The remaining inter-tussock spaces are occupied by a diversity of growth-restricted grasses and herbaceous forbs (NSW - Department of Planing, Industries and Environment 2019; NSW Government - Office of Environment and Heritage 2017).
Clearing, pasture sowing, fertilizer application and livestock grazing resulted in a dramatic decrease in the extent of these natural woodlands, with less than five percent within conservation reserves and overall, with only about 20% of their original extent in New South Wales still existing (Tozer et al. 2010). The remaining areas outside of reserves are threatened by altered fire frequencies, habitat clearing, livestock grazing and especially by non-native plant invasion, particularly Eragrostis curvula (Schrad.) Nees. For this reason, the grassy woodlands are listed as an endangered ecological community in the NSW state legislation. Additionally, they are considered as critically endangered by the Commonwealth of Australia (Threatened Species Scientific Committee (TSSC) 2013).

Experimental design and sampling
The study was conducted on six farms and in each of them two sites were chosen, representing a paired design. One of the sites at each farm is dominated by native Themeda triandra, the other one co-dominated by non-native Eragrostis curvula and Themeda triandra. All farms are within a radius of approximately 10 km from the town Candelo. Three of the farms are located North (36°40’ to 36°42’ S and 149°38’ to 149°42’ E) and three of them are located South (36°51’ to 36°49’ S and 149°38’ to 149°42’ E) of Candelo.
Non-native herbivores (mainly cattle, sheep and rabbits) and native herbivorous marsupials (mainly kangaroos, wallabies and wombats) are present in the area of these sites. On each site, data was collected within four plots (each 1 x 1 m) in May and November 2020. All plant species found within a plot were recorded and their relative abundance was estimated.

References
NSW - Department of Planing, Industries and Environment. 2019. “Lowland Grassy Woodland in the South East Corner Bioregion - Endangered Ecological Community Listing.” https://www.environment.nsw.gov.au/topics/animals-and-plants/threatened-species/nsw-threatened-species-scientific-committee/determinations/final-determinations/2004-2007/lowland-grassy-woodland-south-east-corner-bioregion-endangered-ecological-community-l (February 18, 2021).
NSW Government - Office of Environment and Heritage. 2017. “Lowland Grassy Woodland in the South East Corner Bioregion - Profile.” https://www.environment.nsw.gov.au/threatenedSpeciesApp/profile.aspx?id=20070 (January 31, 2021).
Threatened Species Scientific Committee (TSSC). 2013. Environment Protection and Biodiversity Conservation Act 1999 (EPBC Act) Conservation Advice for Lowland Grassy Woodland in the South East Corner Bioregion. http://www.environment.gov.au/biodiversity/threatened/communities/pubs/82-conservation-advice.pdf.
Tozer, Mark et al. 2010. “Native Vegetation of Southeast NSW: A Revised Classification and Map for the Coast and Eastern Tablelands.” Cunninghamia : a journal of plant ecology for eastern Australia 11(3): 359–406.

grassland

display_name: grassland

herbivory

display_name: herbivory

native-plant

display_name: native-plant

non-native-plant

display_name: non-native-plant

weed-management

display_name: weed-management

en: Native and no-native plant interactions in Australian grasslands


en: snow mars model erosion sediment-transport

en: Datasets of Figure 4a

en: Datasets of Figure 3a

en: Datasets of Figure 3b

en: Datasets of Figure 4b

en: Datasets of Figure 2

en:
The files contain the datasets used to produce Figures 2, 3, and 4 of the manuscript ([doi: 10.1002/2016GL071822](http://dx.doi.org/10.1002/2016GL071822)).

 Manuscript Abstract:
Despite being the main sediment entrainment mechanism in aeolian transport, granular splash is still poorly understood. We provide a deeper insight into the dynamics of sand and snow ejection with a stochastic model derived from the energy and momentum conservation laws. Our analysis highlights that the ejection regime of uniform sand is inherently different from that of heterogeneous sand. Moreover, we show that cohesive snow presents a mixed ejection regime, statistically controlled either by energy or momentum conservation depending on the impact velocity. The proposed formulation can provide a solid base for granular splash simulations in saltation models, leading to more reliable assessments of aeolian transport on Earth and Mars.

erosion

display_name: erosion

mars

display_name: mars

model

display_name: model

sediment-transport

display_name: sediment-transport

snow

display_name: snow

en: Energy- and momentum-conserving model of splash entrainment in sand and snow saltation


maintainer: Francesco Comola

en: sediment snow sand saltation wind cohesion

en: Output of the model simulations

en: Model results on granular splash and saltation process of sand and snow particles

en:
The wind-driven saltation of sand and snow shapes dunes and ripples, generates dust emission, and erodes the surface of the Antarctic ice sheet. Here, we use a model based on the discrete element method to simulate grain-flow interactions and study the effect of particle cohesion on saltation dynamics.

The data contains the model output of granular splash simulations and saltation simulations. Granular splash, the main particle entrainment process in saltation, occurs upon impact of saltating particles with the granular bed. We performed Monte Carlo simulations of granular splash for loose sand grains and for cohesive ice grains. The analysis indicate that different values of cohesion have significant effects not on the number of splashed grains, on the ejection velocity, and the rebound velocity.

In our saltation simulations, we trigger particle movement with a single splash event at the inlet section section and let the system evolve until steady state. Our results show that saltation over cohesive surfaces is difficult to initiate but easy to sustain at low wind speed. The occurrence of transport thus depends on the history of the wind speed, a phenomenon known as hysteresis. We also show that saltation over cohesive surfaces presents higher mass fluxes but requires longer distances to saturate, which increases the size of the smallest stable surface ripples. Our model results have implications for large-scale aeolian processes on Earth and Titan, where sand grains are thought to be very cohesive.

cohesion

display_name: cohesion

saltation

display_name: saltation

sand

display_name: sand

sediment

display_name: sediment

wind

display_name: wind

education

en: Education and science

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

en: Saltation of cohesive granular materials


en: switzerland renewable-energy community-energy energy-cooperatives cooperatives

en: Codebook

media_type: PDF

en: Description of variable attributes and valid n

en: Raw data (.csv)

media_type: CSV

en: Raw data in csv. format. For comprehension of the data and variable structure, please consult the codebook and the modified questionnaire with variable names.

en: Raw date (SPSS)

media_type: SAV

en: Raw data in sav. format (SPSS). For comprehension of the data and variable structure, please consult the modified questionnaire with variable names.

en: Questionnaire with variable names

en: Modified questionnaire with variable names for each item. Should be used together with the data files (.csv or .sav) to reconstruct the data and variable structures.

en:
 Topic of Survey
The data at hand on energy cooperatives in Switzerland were collected in 2016 as part of the project "Collective financing of renewable energy projects in Switzerland and Germany" of the National Research Programme 71 "Managing Energy Consumption". The cooperatives were surveyed on their organizational structure, their activities in electricity and heat generation, their finances, the political context and their assessments of the future.

 Survey Method
The survey was targeted at all energy cooperatives in Switzerland (this is the basic population). The Swiss Commercial Register was searched for cooperatives and specific keywords in order to determine this basic population and collect addresses. This search in May 2016 resulted in a total of 304 energy cooperatives, to which a questionnaire was sent in July 2016. A pre-test with 8 persons had been carried out before the questionnaire was sent out. The questionnaire was provided in German and French. It was sent by mail and an attached letter referred to a link for the digital version if preferred. The online version was designed with the software "Sawtooth". After three weeks, a first, and after six weeks a second reminder letter was sent to those cooperatives that had not yet completed the questionnaire. The returned hardcopy questionnaires were manually entered into the database and then combined with the electronic data from the online survey. In the course of the survey, the total population was reduced from 304 to 289: in 4 cases the survey was not deliverable, 4 cooperatives had dissolved, 6 were not actually energy cooperatives, 1 case had recently changed its legal form. With a response rate of 47%, the final data set comprises 136 responses (from 77 digital and 59 hardcopy questionnaires). However, not all 136 of the returned questionnaires were filled out completely. We checked for answers that seemed contradictory or incomprehensible. If an error could be clearly identified and the correct answer derived, the answer was adjusted, otherwise the answer was replaced by "missing data".

 Anonymization
Participating cooperatives have been assured that their information will be kept confidential and will only be made public anonymously. For this reason, the data have been anonymized in in order to prevent any identification of individual cooperatives.

 How to Use the Data
* The data are available in CSV and SPSS (sav.) format.
* A codebook and a modified version of the used questionnaire are provided to illustrate the data and variable structure. In the questionnaire, the variable names are assigned to the corresponding questions. In the codebook, further information on these variables (valid n, answer categories) can be found. This information (of the codebook) is already integrated in the SPSS file.

 Current Embargo on Data
These data are currently under embargo and will only be released when the project is completed (not before 2020).

#Additional Information
* The used questionnaire is provided in German and French.
* Descriptive results of the survey were published in a WSL report: https://www.dora.lib4ri.ch/wsl/islandora/object/wsl:18943

community-energy

display_name: community-energy

cooperatives

display_name: cooperatives

energy-cooperatives

display_name: energy-cooperatives

renewable-energy

display_name: renewable-energy

switzerland

display_name: switzerland

en: Energy Cooperatives in Switzerland: Survey Results // Energiegenossenschaften in der Schweiz: Befragungsergebnisse


maintainer: Michael Lehning

en: Data Source

en: Coordinates of Grid Points

en: Description

en: Full Data Description

en: Hourly Gridded Wind Power Time Series

en:
This dataset consist of simulated hourly power production from an Enercon E82 Turbine at 100 m hub-height. It describes the hourly power output a 1MW turbine would produce in each 0.01° grid cell for the years 2016 and 2017.

100 m wind speed data was taken from the COSMO-1 model (Consortium for Small-scale Modeling 2017), which has a 0.01° horizontal resolution. The domain covered is the whole of Switzerland, with the exclusion of lakes. As such, the number of 0.01◦ pixels within Switzerland amounts to 48657.
Conversion to power output was done based on the power curve of the Enercon E82 Turbine. As power output is lower at altitude due to lower air density, we corrected for this effect as described in (Kruyt et al. 2017).

Please cite the following paper in connection with the dataset:

Paper Citation:
 > _Bert Kruyt, Jérôme Dujardin, and Michael Lehning: Improvement of wind power assessment in complex terrain: The case of COSMO-1 in the Swiss Alps, Front. Energy Res., [doi:10.3389/fenrg.2018.00102] (https://doi.org/10.3389/fenrg.2018.00102)_

mountain-wind-potential

display_name: mountain-wind-potential

topography

display_name: topography

wind-energy

display_name: wind-energy

en: Dataset on Cosmo-1 based Energy Potential in Swiss Alps


global-cryosphere-watch-data-survey

maintainer: Mathias Bavay

title_for_slug: global-cryosphere-watch-data-survey

en: data-portal data-usage automatic-publication data-exchange gcw

en: Data interoperability survey

en: Third party data usage

en: Two surveys on the topic of data usage where conducted for the Global Cryosphere Watch data portal. The first one focused on the data provider point of view while the second one focused on the data user point of view. 37 data providers (ie institutions) worldwide provided their answers for the first survey (from fall 2017 until summer 2018) while 54 users (contacted through various mailing list such as the Cryolist) answered the questions on their third party data usage (fall 2019 until January 2020).

automatic-publication

display_name: automatic-publication

data-exchange

display_name: data-exchange

data-portal

display_name: data-portal

data-usage

display_name: data-usage

gcw

display_name: gcw

education

en: Education and science

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

en: Global Cryosphere Watch data survey


en: antarctica snow arctic sea-salt-aerosol ice

en: Fig 1C

en: Data to Figure 1C

en: Fig 1E

en: Data to Figure 1E

en: Fig 1F_1

en: Individual data to mean shown in Figure 1F

en: Fig 1A

en: Data Figure 1A

en: Fig 1F_2

en: Read Me

en: Description of the data tables

en: Fig 1F

en: Data to Figure 1F

en: Fib 1B_3

en: Individual data to mean shown in Figure 1B

en: Fig 1B_1

en: Table 2

en: This table lists all NEXAFS data files in chronological order with PE carbon to oxygen signal intensity ratios -from which the atomic ratio were calculated in the paper - before ("preCtoO") and after ("postCtoO") each NEXAFS measurement. Also listed is the change in Na ("lossSodi"), O ("lossOxy"), Cl ("lossChlor"), and C ("lossCarb") signal intensity after the NEXAFS measurement compared to prior to the NEXAFS measurement.

en: This table lists all data files in chronological order. "SampleTemp" refers to the reading of the PT-1000 at the side of the sample holder. "cellPressure" is the water vapour pressure during the measurements. From this, in presence of ice, the temperature of the ice sample can be calculated which is given in the column "iceTemp". "dT" is the difference, or temperature offset, between sensor's reading and the ice samples temperature. The offset is due to the sensor being mounted away from the cooled spot of the sample were it experiences heating from warmer parts of the sample holder. The off-set is used to calibrate the temperature sensor and the resulting temperature during the experiments is given in the column "temperature". "relHum" is the relative humidity above (supercooled) liquid and "concBrine" is the concentration of a NaCl solution in mol/l in equilibrium with ice at the experimental temperature. "Area" is the integrated PE signal.

en: Fig 1B

en: Data in Figure 1B

en: Fig 1D

en: Data to Figure 1D

en: Fig 1B_2

en: Laboratory experiments are presented on the phase change at the surface of sodium chloride – water mixtures at temperatures between 259 K and 240 K. High selectivity to the upper few nanometres of the frozen solution – air interface is achieved by using electron yield near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) spectroscopy. We present the NEXAFS spectrum of the hydrohalite.

en: Data set on interfacial supercooling and the precipitation of hydrohalite in frozen NaCl solutions by X-ray absorption spectroscopy


en: stream-water spatially-distributed-sampling geochemical-solutes stable-water-isotopes precipitation

en: The dataset contains daily measurements of volumes, isotopes and solutes of stream water as well as precipitation measured several locations; meteorological variables are added. Date: 18.07.2019

en:
This dataset contain measurements of solute and stable water isotopes in stream water and precipitation in the Alp catchment and two of its tributaries (between 2015 -2018) . The river Alp is a snow-dominated catchment situated in Central Switzerland characterized by an elevation range from 840 to 1898 m a.s.l. The dataset provides solutes (major anions and cations, trace metals) and stable water isotopes and water fluxes (precipitation rates, discharge) at daily intervals from several sampling locations.
An updated version of the isotope dataset is available here: https://www.doi.org/10.16904/envidat.242

geochemical-solutes

display_name: geochemical-solutes

precipitation

display_name: precipitation

spatially-distributed-sampling

display_name: spatially-distributed-sampling

stable-water-isotopes

display_name: stable-water-isotopes

stream-water

display_name: stream-water

education

en: Education and science

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: EnviDat is the WSL data portal providing unified and managed access to environmental monitoring and research data. The portal has the capability to host and publish data sets. Through the sharing of unique and high-value data sets worldwide, EnviDat fosters research and contributes to advancing environmental science.

en: Daily data of solute and stable water isotopes in stream water and precipitation in the Alp catchment, Central Switzerland


en: relative-humidity par wind-speed long-term swiss-forest-lab precipitation meteo climate-change meteorology temperature

en: Forest station data (SCB)

en: Data file.

en: Site photo of the field station (SCF)

media_type: JPEG

en: Site photo of the field station from above (viewing downwards the slope).

en: Data plot of the forest station (SCB)

en: Data overview for air temperature, relative humidity, precipitation, PAR, wind speed.

en: Further details on the data repository

en: Meta data documentation.

en: Field station data (SCF)

en: Site aerial photo (Schänis)

en: Site aerial photo from both Schänis stations. Source: Google. 2016. Site aerial photo from both Schänis stations. Retrieved November 11, 2016, from https://www.google.ch/maps

en: Site photo of the forest station (SCB)

en: Site photo of the forest station from below (viewing upwards the slope).

en: Data plot of the field station (SCF)

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Schänis in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (SCB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 130-150 yrs), European silver fir (_Abies alba_; 130-150 yrs) and European ash (_Fraxinus excelsior_; 130-150 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, SCF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Schänis is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

en: Schänis, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1998 onwards