bevolkerung-reformiert-pers

title_for_slug: bevolkerung-reformiert-pers

de: konfession bezirke religion gemeinden bevoelkerung evangelisch-reformiert kantonzuerich

de: Bevölkerung: reformiert [Pers.]

de: Reformierte Wohnbevölkerung (zivilrechtlicher Wohnsitz; ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene,die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, aber ohne Wochenaufenthalter und Asylbewerber).

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

evangelisch-reformiert

display_name: evangelisch-reformiert

konfession

display_name: konfession

religion

display_name: religion

population

de: Bevölkerung

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: gemeinden ahv kantonzuerich zusatzrenten bezirke sozialleistungen bezuegerquote

state: active

type: dataset

de: ZL-Bezügerquote der Personen ab 65 Jahren [%]

media_type: text/csv

format: CSV

mimetype: text/csv

de: ZL-Bezügerquote der Personen ab 65 Jahren. Die ZL-Bezügerquote weist den Anteil der Personen im Rentenalter aus, der mit Zusatzleistungen zur Altersrente unterstützt wird (Referenzpopulation: kantonale Bevölkerungserhebung).

ahv

display_name: ahv

bezirke

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display_name: gemeinden

kantonzuerich

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zusatzrenten

display_name: zusatzrenten

social-security

fr: Protection sociale

de: Soziale Sicherheit

en: Social security

it: Sicurezza sociale

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

political_level: canton

kanton-zuerich

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester


de: stromverbrauch gemeinden strom

label: Bruttolastgang Stadt Zürich

label: Kantonaler Stromverbrauch Basel-Stadt

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang 2016-2018

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang ab 2022

media_type: application/octet-stream

de: Der Bruttolastgang wird pro Viertelstunde in Kilowattstunden zusammengefasst. Diese Ressource wird in naher Zukunft täglich aktualisiert.

mimetype: application/octet-stream

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang 2019-2021

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang 2013-2015

de: Der Bruttolastgang entspricht der im Netzgebiet von Stadtwerk Winterthur an Endverbraucher abgegebenen elektrischen Energie in einer Auflösung von 15 Minuten. Die Berechnung erfolgt täglich gemäss dem Metering Code Schweiz mit den verfügbaren Daten und wird zwischen dem 5. und 10. Arbeitstag für den Vormonat plausibilisiert. Aufgrund der grossen Anzahl an Datensätzen, die der Berechnung der Bruttolastgangsumme zugrunde liegen, können die Werte im Verlauf der Zeit, bis max. 6 Monate zurück, noch nachträglich angepasst werden. Dargestellt sind die Stromverbrauchsdaten seit 2013.

strom

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stromverbrauch

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energy

fr: Energie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

de: Bruttolastgang elektrische Energie der Stadt Winterthur


name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: natuerlichepersonen bezirke kantonzuerich steuerbareseinkommen gemeinden

de: Steuerbares Einkommen natürliche Pers. [Mio.Fr.]

de: Steuerbares Einkommen natürlicher Personen. Bis 1998: Reineinkommen.

natuerlichepersonen

display_name: natuerlichepersonen

steuerbareseinkommen

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national-economy

fr: Economie nationale

de: Volkswirtschaft

en: National economy

it: Economia


de: kantonzuerich gemeinden gesundheit aerztinnen bezirke aerzte

de: Aerzte [pro 1000 Einw.]

de: Aerzte mit Hauptberufstätigkeit im Ambulanten Sektor. Bis 2008: Ärzte mit eigener Praxis und Spitalärzte, die Privatpatienten behandeln, jeweils am Anfang eines Kalenderjahres. Für 1993 und 2003 keine Zahlen vorhanden. Aktuellstes Jahr provisorisch.

aerzte

display_name: aerzte

aerztinnen

display_name: aerztinnen

gesundheit

display_name: gesundheit

health

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Sanità

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


arbeitslose-anz

title_for_slug: arbeitslose-anz

de: arbeitslose arbeitslosigkeit arbeitsmarkt gemeinden kantonzuerich bezirke

de: Arbeitslose [Anz.]

de: Jahresmittel der beim kantonalen Arbeitsamt eingeschriebenen Arbeitslosen. Aus Datenschutzgründen dürfen Werte von Gemeinden mit weniger als 6 Arbeitslosen (Jahresmittel) nicht ausgewiesen werden.

arbeitslose

display_name: arbeitslose

arbeitslosigkeit

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arbeitsmarkt

display_name: arbeitsmarkt

work

fr: Travail, rémunération

de: Arbeit, Erwerb

en: Work and income

it: Lavoro e reddito

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: bautaetigkeit gemeinden gebaeudeart bauinvestitionen landwirtschaft kantonzuerich bezirke

de: Bauinv. Landwirtschaft 5 Jahre [Fr./Einw.]

de: Durchschnittliche Bauinvestitionen der letzten 5 Jahre im Bereich Landwirtschaft (Bauinv. für landwirtschaftliche Ökonomiebauten inkl. Gartenbau), in Franken pro Einwohner.

bauinvestitionen

display_name: bauinvestitionen

bautaetigkeit

display_name: bautaetigkeit

gebaeudeart

display_name: gebaeudeart

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

construction

fr: Construction, logement

de: Bau- und Wohnungswesen

en: Construction and housing

it: Costruzione e abitazione


de: wohnungen wohnungsbestand gemeinden kantonzuerich zimmerzahl bezirke

de: Anteil 4 Zi.-Wohnungen [%]

de: Anteil 4 Zi.-Wohnungen am Wohnungsbestand. Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT.

bezirke

display_name: bezirke

gemeinden

display_name: gemeinden

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

wohnungen

display_name: wohnungen

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand

zimmerzahl

display_name: zimmerzahl


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

de: sars-cov-2 bevoelkerungsstatistik covid-19 altersgruppen haushalte kantonzuerich kinderbetreuung gemeinden

de: Vom Covid-19-Lockdown besonders betroffene Haushalte

de: Spaltenüberschriften: 'bfs' = GEMEINDE_BFS_NR; 'gmd' = GEMEINDE; 'hh...' = HAUSHALTE

de: Anteil der Privathaushalte in Gemeinden des Kantons Zürich mit Covid-19-Risikopersonen im Pensionsalter oder mit mindestens einem Kind im Alter von 0 bis 12 Jahren und potenziellem Kinderbetreuungsproblem.

altersgruppen

display_name: altersgruppen

bevoelkerungsstatistik

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haushalte

display_name: haushalte

kinderbetreuung

display_name: kinderbetreuung

education

fr: Education, science

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

it: Formazione e scienza

population

fr: Population

de: Bevölkerung

en: Population

it: Popolazione


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title_for_slug: kehrichtmengen-tonnen

de: gemeinden kantonzuerich kehricht bezirke abfall

de: Kehrichtmengen [Tonnen]

de: Kehrichtmengen aus kommunaler Sammlung von Haushalten, ab 2004 mit Betriebsabfällen (Anteil Siedlungsabfall, ohne Produktionsabfälle). Nicht enthalten sind Direktanlieferungen von Hauhshalten und Betrieben an die KVA und private Entsorgungslösungen, die nicht über den kommunalen Weg laufen.

abfall

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kehricht

display_name: kehricht

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


krw-wahleranteil-sd

title_for_slug: krw-wahleranteil-sd

de: kantonzuerich bezirke wahlen kantonsratswahlen politik gemeinden parteien

de: KRW Wähleranteil SD [%]

de: Wähleranteil SD bei Kantonsratswahlen

kantonsratswahlen

display_name: kantonsratswahlen

parteien

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politik

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wahlen

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politics

fr: Politique

de: Politik

en: Politics

it: Politica

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


geb-vol-landwirtschaft-anteil

title_for_slug: geb-vol-landwirtschaft-anteil

de: bezirke gebaeude gebaeudeart gemeinden landwirtschaft kantonzuerich

de: Geb.Vol. Landwirtschaft: Anteil [%]

de: Approximatives Gebäudevolumen von Landwirtschaftlichen Ökonomiebauten

gebaeude

display_name: gebaeude

gebaeudeart

display_name: gebaeudeart

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

construction

de: Bau- und Wohnungswesen


de: kantonzuerich verkehr verkehrsunfaelle

de: Unfälle [pro 1000 Einw.]

de: Anzahl Unfälle pro 1000 Einwohner Total (mit Personen- und/oder Sachschaden)

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

verkehr

display_name: verkehr

verkehrsunfaelle

display_name: verkehrsunfaelle

mobility

fr: Mobilité et transports

de: Mobilität und Verkehr

en: Mobility and Transport

it: Mobilità e trasporti


o-reingewinn-steuerpfl-jur-pers-fr

title_for_slug: o-reingewinn-steuerpfl-jur-pers-fr

de: kantonzuerich gemeinden juristischepersonen reingewinn bezirke

de: Ø Reingewinn steuerpfl. jur. Pers. [Fr.]

de: Durchschnittlicher Reingewinn (ehem. Ertrag) steuerpflichtiger juristischer Personen. Hinweis: Sehr hohe Beträge einiger weniger Steuerpflichtigen wirken sich entsprechend stark auf den Mittelwert aus.

bezirke

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gemeinden

display_name: gemeinden

juristischepersonen

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reingewinn

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national-economy

de: Volkswirtschaft


zuzuge

title_for_slug: zuzuge

de: bevoelkerung gemeinden wanderungen bezirke zuzuege-wegzuege kantonzuerich

de: Zuzüge [%]

de: Zuzüge in Bezug auf die Einwohnerzahl (gemäss Kantonaler Erhebung) Ende des vorhergehenden Jahres. Beispiel: Die "Zuzüge [%] 2003" beziehen sich auf die Einwohnerzahl von Ende 2002. Hinweis: Ab 2011 Wechsel des Produktionsverfahrens und neue Definition der ständigen Wohnbevölkerung, die zusätzlich Personen im Asylprozess mit einer Gesamtaufenthaltsdauer von mindestens 12 Monaten umfasst. Inkl. innerkantonaler Wanderungen.

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

wanderungen

display_name: wanderungen

zuzuege-wegzuege

display_name: zuzuege-wegzuege

education

de: Bildung, Wissenschaft

population

de: Bevölkerung

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: gemeinden sekundarschule schuelerinnen schulen schueler sekundarstufe bezirke kantonzuerich

de: Schül. Sekundarstufe II [Pers. pro 1000 Einw.]

de: Die Sekundarstufe II umfasst die Berufsbildung und bei Mittelschulen die Normschuljahre > 9. Gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr

schueler

display_name: schueler

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

schulen

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sekundarschule

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sekundarstufe

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Wahlen & Abstimmungen

de: abstimmungen kantonalevolksabstimmungen politischegemeinden abstimmungsergebnisse gemeinden politik eidgenoessischevolksabstimmungen

label: Abstimmungsarchiv

de: Abstimmungsarchiv des Kantons Zürich, Ergebnisse Kanton Zürich

de: Ergebnisse der kantonalen und eidgenössischen Abstimmungen auf Ebene Kanton. Die Daten enthalten Links zu den jeweiligen Abstimmungszeitungen, Gesetzestexten und Publikationen im Amtsblatt.

de: Abstimmungsarchiv des Kantons Zürich, Ergebnisse pro Gemeinde

de: Alle Ergebnisse der kantonalen und eidgenössischen Abstimmungen pro Gemeinde.

de: Alle Ergebnisse der kantonalen und eidgenössischen Abstimmungen des Kantons Zürich seit 1831.

abstimmungen

display_name: abstimmungen

abstimmungsergebnisse

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eidgenoessischevolksabstimmungen

display_name: eidgenoessischevolksabstimmungen

kantonalevolksabstimmungen

display_name: kantonalevolksabstimmungen

politik

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politischegemeinden

display_name: politischegemeinden

politics

de: Politik

de: Abstimmungsarchiv des Kantons Zürich ab 1831


name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Befragungen und Sozialhilfestatistik

de: gemeindesteuerfuesse kantonzuerich gemeinden nachbargemeinden lebenszufriedenheit staatsausgaben steuern steuerfuss gemeindefinanzen gemeindeleistungen wohngemeinde gemeindesteuern wohnbevoelkerung

de: Antworten der Bevölkerungsbefragung in den Zürcher Gemeinden 2019

de: Antworten zu vier Themenblöcken (1-4): (1) Identifikation mit Wohnort und Zufriedenheit in der Wohngemeinde; (2) Gemeindeleistungen, Wichtigkeit dieser Aspekte und Zufriedenheit mit der Umsetzung durch Gemeinden; (3) Beurteilung Höhe der Steuern, kommunaler Steuerfuss und Bandbreite der kommunalen Steuerfüsse, in welche Themen sollen Steuergelder zukünftig investiert werden?; (4) Bereitschaft Dienstleistungen der Wohngemeinde in einer Nachbargemeinde zu beziehen, beziehungsweise welche Massnahmen zu ergreifen sind, wenn zentrale Dienstleistungen nicht mehr selbstständig von der Wohngemeinde erfüllt werden können.

de: Bericht Bevölkerungsbefragung 2019

media_type: application/pdf

de: Schlussbericht des Statistischen Amts zur Bevölkerungsbefragung in den Zürcher Gemeinden 2019.

format: PDF

mimetype: application/pdf

de: Fragebogen Bevölkerungsbefragung 2019

de: Fragebogen zur Bevölkerungsbefragung

de: Codebook Bevölkerungsbefragung 2019

de: Im Codebook sind die erhobenen Variablen mit den möglichen Ausprägungen beschrieben.

de: Dieses Dokument fasst die wichtigsten Informationen zum Projekt, zum Vorgehen und zu den Resultaten kurz zusammen.

de: Informationen zur Befindlichkeit der Bevölkerung bezüglich der eigenen Wohngemeinde. Die Befragten konnten sich dazu äussern, ob sie sich in ihren Wohngemeinden wohl fühlen, wie zufrieden sie mit den Leistungen der Gemeinden sind und wie sie deren finanzielle Situation einschätzen.

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

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display_name: gemeindeleistungen

gemeinden

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wohnbevoelkerung

display_name: wohnbevoelkerung

wohngemeinde

display_name: wohngemeinde

national-economy

de: Volkswirtschaft

de: Bevölkerungsbefragung im Kanton Zürich zur Zufriedenheit mit der Wohngemeinde


nrw-wahleranteil-al

title_for_slug: nrw-wahleranteil-al

de: nationalratswahlen bezirke wahlen politik gemeinden parteien kantonzuerich

de: NRW Wähleranteil AL [%]

de: Wähleranteil AL bei Nationalratswahlen. Hinweis: 2015 werden alle Auslandschweizer zur Stadt Zürich gezählt.

bezirke

display_name: bezirke

nationalratswahlen

display_name: nationalratswahlen

parteien

display_name: parteien

wahlen

display_name: wahlen

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


wohnungen-anteil-eigentumsobjekte

title_for_slug: wohnungen-anteil-eigentumsobjekte

de: wohneigentumsquote gemeinden kantonzuerich wohneigentum bezirke

de: Wohnungen: Anteil Eigentumsobjekte [%]

de: Anteil Wohneigentumsobjekte gemessen am Wohnungsbestand des Erhebungsjahres. Der Anteil Eigentums-Objekte bezieht sich auf Wohnungen in Gebäuden, die als Eigentumsobjekte (Einfamilienhäuser und Eigentumswohnungen) vorgesehen sind. Der Wert ist nicht vergleichbar mit der Wohneigentumsquote aus früheren Volkszählungen, denn weitervermietete EFH und weitervermietetes Stockwerkeigentum können in den Registerdaten nicht ausgewiesen werden. Der Anteil Eigentums-Objekte ist somit etwas grösser als die eigentliche Wohneigentumsquote.

wohneigentum

display_name: wohneigentum

wohneigentumsquote

display_name: wohneigentumsquote

construction

de: Bau- und Wohnungswesen


miv-anteil-modal-split

title_for_slug: miv-anteil-modal-split

de: verkehr bezirke kantonzuerich verkehrsmittelwahl gemeinden

de: MIV-Anteil (Modal Split) [%]

de: Grundlage für die Berechnung des MIV-Anteils sind die MIV-Wege des Quell-, Ziel- und Binnenverkehrs des jeweiligen Gebiets an einem durchschnittlichen Werktag (DWV). Mit Prognosezustand.

gemeinden

display_name: gemeinden

verkehr

display_name: verkehr

verkehrsmittelwahl

display_name: verkehrsmittelwahl

mobility

de: Mobilität und Verkehr


wohnungsbestand-whg

title_for_slug: wohnungsbestand-whg

de: bezirke kantonzuerich wohnungsbestand gemeinden immobilien wohnungen

de: Wohnungsbestand [Whg.]

de: Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT. Hinweis zu GWS: Die Jahresdifferenz 2009/2010 und 2010/2011 des Wohnungsbestandes entspricht nicht dem Wohnungszugang aufgrund Registerbereinigungen (s. http://www.bfs.admin.ch/bfs/portal/de/index/infothek/erhebungen__quellen/blank/blank/gws/02.html)

immobilien

display_name: immobilien

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

wohnungen

display_name: wohnungen

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand


arbeitsstatten-im-primarsektor-anz

title_for_slug: arbeitsstatten-im-primarsektor-anz

de: kantonzuerich arbeitsstaetten gemeinden landwirtschaftsbetriebe betriebe landwirtschaft wirtschaftssektor bezirke

de: Arbeitsstätten im Primärsektor [Anz.]

de: Anzahl Arbeitsstätten des Primärsektors (Land- und Forstwirtschaft). Aktuellstes Jahr provisorisch.

arbeitsstaetten

display_name: arbeitsstaetten

betriebe

display_name: betriebe

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

landwirtschaftsbetriebe

display_name: landwirtschaftsbetriebe

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display_name: wirtschaftssektor

work

de: Arbeit, Erwerb


de: steuerkraft steuern kantonzuerich gemeindefinanzen gemeinden bezirke

de: Steuerkraft (arith. Mittel 3 Jahre) [Mio.Fr.]

de: Steuerkraft absolut (Nettosteuerertrag zu 100%): arithm. Mittel der letzten 3 Jahre.

bezirke

display_name: bezirke

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

steuerkraft

display_name: steuerkraft

steuern

display_name: steuern

national-economy

de: Volkswirtschaft

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: mietwohnungen gemeinden kantonzuerich bezirke wohnungen

label: Zahlen zum gemeinnützigen Wohnungsbau (BWO)

de: Anteil Gemeinnützige Wohnungen [%]

de: Anteil Wohnungen (am Gesamtwohnungsbestand) in Gebäuden, die dem gemeinnützigen Sektor zuzuordnen sind. Das Bundesamt für Wohnungswesen (BWO), das die Daten erhebt, schätzt, dass rund 90 Prozent aller sich im Besitz des gemeinnützigen Sektors befindlichen Wohnungen erfasst werden. Nicht erfasst werden Wohnungen in Gebäuden in direktem kommunalen Besitz (in der Stadt Zürich zum Beispiel die städtischen Wohnungen). Es ist nicht zulässig, die jährliche Veränderung des Indikators als reale Zu- bzw. Abnahme des gemeinnützigen Wohnungsbestandes zu interpretieren, weil die Datengrundlage nur alle fünf Jahre systematisch aktualisiert wird. Insbesondere grosse Veränderungen sind in der Regel der nachträglichen Erfassung von Gebäuden geschuldet.

mietwohnungen

display_name: mietwohnungen

construction

de: Bau- und Wohnungswesen

social-security

de: Soziale Sicherheit

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.

de: Anteil Gemeinnützige Wohnungen in Gemeinden des Kantons Zürich [%]


de: wohnungen kantonzuerich gemeinden mietwohnungen bezirke

de: Gemeinnützige Wohnungen [Anz.]

de: Anzahl Wohnungen in Gebäuden, die dem gemeinnützigen Sektor zuzuordnen sind. Das Bundesamt für Wohnungswesen (BWO), das die Daten erhebt, schätzt, dass rund 90 Prozent aller sich im Besitz des gemeinnützigen Sektors befindlichen Wohnungen erfasst werden. Nicht erfasst werden Wohnungen in Gebäuden in direktem kommunalen Besitz (in der Stadt Zürich zum Beispiel die städtischen Wohnungen). Es ist nicht zulässig, die jährliche Veränderung des Indikators als reale Zu- bzw. Abnahme des gemeinnützigen Wohnungsbestandes zu interpretieren, weil die Datengrundlage nur alle fünf Jahre systematisch aktualisiert wird. Insbesondere grosse Veränderungen sind in der Regel der nachträglichen Erfassung von Gebäuden geschuldet.

gemeinden

display_name: gemeinden

de: Gemeinnützige Wohnungen in Gemeinden des Kantons Zürich [Anz.]


leerwohnungen-total-anz

title_for_slug: leerwohnungen-total-anz

de: zimmerzahl gemeinden kantonzuerich bezirke wohnungsbestand wohnungen

de: Leerwohnungen Total [Anz.]

de: Leerstehende Wohnungen am 1. Juni des Erhebungsjahres

zimmerzahl

display_name: zimmerzahl


de: sekundarstufe bezirke kantonzuerich schueler gemeinden schuelerinnen schulen sekundarschule

de: Schül. Sekundarstufe I [Pers. pro 1000 Einw.]

de: Die Sekundarstufe I umfasst das 7., 8. und 9. Normschuljahr. Gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr

schueler

display_name: schueler

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

schulen

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sekundarschule

display_name: sekundarschule

sekundarstufe

display_name: sekundarstufe

education

de: Bildung, Wissenschaft


de: kantonzuerich gemeinden betriebe bezirke unternehmensstruktur

de: Kleine Betriebe (10-49 VZÄ) [Anz.]

de: Anzahl Kleine Betriebe mit einer Beschäftigung von 10 - 49 Vollzeitäquivalenten. Aktuellstes Jahr provisorisch.

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

unternehmensstruktur

display_name: unternehmensstruktur

work

de: Arbeit, Erwerb

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


gebaudevolumen-zunahme

title_for_slug: gebaudevolumen-zunahme

de: bautaetigkeit gebaeude bezirke gemeinden kantonzuerich

de: Gebäudevolumen: Zunahme [%]

de: Veränderung des Gebäudevolumens gegenüber Vorjahr (1995: jährliche Veränderung im Zeitraum 1990-2000)

bautaetigkeit

display_name: bautaetigkeit

gebaeude

display_name: gebaeude

construction

de: Bau- und Wohnungswesen

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: primarschule kantonzuerich gemeinden schuelerinnen schulen schueler bezirke

de: Schül. Primarschule [pro 1000 Einw.]

de: Anzahl PrimarschülerInnen gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr

primarschule

display_name: primarschule


wahlarchiv-kantonsratswahlen

title_for_slug: wahlarchiv-kantonsratswahlen

name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Wahlen & Abstimmungen

de: wahlergebnisse panaschierstimmen politik politischeparteien wahlen kantonsratswahlen kantonsrat kantonzuerich

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2011

de: Stimmen nach Herkunft für alle Kandidierenden der Kantonsratswahl 2011 pro Gemeinde

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2011

de: Gemeindespezifische Informationen wie BFS-Nummer und Stimmbeteiligung für die Kantonsratswahl 2011

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2015

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2015

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2011

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2011

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2007

de: Gemeindespezifische Informationen wie BFS-Nummer und Stimmbeteiligung für die Kantonsratswahl 2007

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2019

de: Stimmen nach Herkunft für alle Kandidierenden der Kantonsratswahl 2019 pro Gemeinde

de: Dokumentation Kantonsratswahl

de: Erklärungen und Definitionen der einzelnen Variablen für die Distributionen dieses Datensatzes

format: XLS

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2019

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2019

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2007

de: Stimmen nach Herkunft für alle Kandidierenden der Kantonsratswahl 2007 pro Gemeinde

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2007

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2007

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2015

de: Stimmen nach Herkunft für alle Kandidierenden der Kantonsratswahl 2015 pro Gemeinde

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2015

de: Gemeindespezifische Informationen wie BFS-Nummer und Stimmbeteiligung für die Kantonsratswahl 2015

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2019

de: Gemeindespezifische Informationen wie BFS-Nummer und Stimmbeteiligung für die Kantonsratswahl 2019

de: Ergebnisse der Erneuerungswahlen der Mitglieder des Kantonsrates

kantonsrat

display_name: kantonsrat

kantonsratswahlen

display_name: kantonsratswahlen

panaschierstimmen

display_name: panaschierstimmen

politik

display_name: politik

politischeparteien

display_name: politischeparteien

wahlen

display_name: wahlen

wahlergebnisse

display_name: wahlergebnisse

politics

de: Politik

de: Archiv Wahlresultate Kantonsratswahlen


de: beschaeftigte bezirke arbeitsmarkt teilzeiterwerbstaetige kantonzuerich gemeinden beschaeftigungsgrad landwirtschaft

de: Anteil Teilzeitbeschäftigte Landwirtschaft [%]

de: Teilzeit: < 75 Prozent

arbeitsmarkt

display_name: arbeitsmarkt

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

beschaeftigungsgrad

display_name: beschaeftigungsgrad

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display_name: bezirke

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display_name: gemeinden

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

teilzeiterwerbstaetige

display_name: teilzeiterwerbstaetige

agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

de: Land- und Forstwirtschaft

en: Agriculture, forestry

it: Agricoltura, selvicoltura

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


geb-vol-infrastruktur-anteil

title_for_slug: geb-vol-infrastruktur-anteil

de: infrastruktur bezirke gebaeude kantonzuerich gemeinden gebaeudeart

de: Geb.Vol. Infrastruktur: Anteil [%]

de: Approximatives Gebäudevolumen in den Bereichen Unterricht, Gesundheit, Kultur/Sport, Verkehr und Ver-/Entsorgung

gebaeudeart

display_name: gebaeudeart

infrastruktur

display_name: infrastruktur

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

construction

de: Bau- und Wohnungswesen


de: ehe bezirke bevoelkerung kantonzuerich gemeinden heiraten eheschliessungen

de: Heiraten [pro 1000 Einw.]

de: Anzahl Heiraten pro 1000 Einwohner (Rohe Heiratsziffer). Ein oder beide Partner ist/sind in einer Gemeinde des Kantons Zürich wohnhaft.

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

ehe

display_name: ehe

eheschliessungen

display_name: eheschliessungen

heiraten

display_name: heiraten

population

de: Bevölkerung


de: verkehr bezirke gemeindefinanzen oeffentlichefinanzen kantonzuerich gemeinden nettoaufwendungen

de: Nettoaufwand Verkehr und Nachrichtenübermittlung [Fr./Einw.]

de: Bruttoaufwand - Bruttoertrag (der Laufenden Rechnung). Aussage: Durch Steuern zu finanzierender Anteil des betreffenden Hauptaufgabenbereichs. Grundlage ist die Konsolidierte Gemeinde. Der Haushalt der Schulgemeinde wird dabei anteilsmässig in den Haushalt der poltischen Gemeinden umgelegt. Umstellung des Rechnungsmodells von HRM1 auf HRM2 ab Rechnungsjahr 2019.

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

nettoaufwendungen

display_name: nettoaufwendungen

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

verkehr

display_name: verkehr

national-economy

de: Volkswirtschaft


steuerb-vermogen-naturl-pers-median-fr

title_for_slug: steuerb-vermogen-naturl-pers-median-fr

de: natuerlichepersonen bezirke kantonzuerich steuerbaresvermoegen vermoegen gemeinden

de: Steuerb. Vermögen natürl. Pers. Median [Fr.]

de: Steuerbares Vermögen natürlicher Personen des Kantonalen Steueramts. Der Median ist ein Schwellenwert: Die Hälfte der Steuerpflichtigen liegt unter, die andere Hälfte über diesem Wert.

natuerlichepersonen

display_name: natuerlichepersonen

steuerbaresvermoegen

display_name: steuerbaresvermoegen

vermoegen

display_name: vermoegen


de: gemeindefinanzen kantonzuerich gemeinden oeffentlichefinanzen

de: Jahresrechnungen der Politischen Gemeinden des Kantons Zürich

de: Die Jahresrechnung beinhaltet die Nettoaufwendungen aus der Erfolgsrechnung aufgeschlüsselt nach Kontengruppen sowie nach Aufgabenstellen, die Nettoinvestitionen aus der Investitionsrechnung aufgeschlüsselt nach Kontengruppen sowie nach Aufgabenstellen und die Bilanz. Es sind alle Körperschaften des Kantons Zürich (politische Gemeinden, Schulgemeinden, Zweckverbände und Anstalten) enthalten. Zudem wurde zur besseren Vergleichbarkeit der Gemeinden eine konsolidierte Gemeinde berechnet.

de: Jahresrechnungen der Anstalten des Kantons Zürich

de: Mit der Anstalt besteht für die politischen Gemeinden eine Alternative zum Zweckverband oder zu privatrechtlichen Rechtsformen, wie etwa der Aktiengesellschaft oder der Stiftung. Anders als der Zweckverband hat die Anstalt kein Legislativorgan, das aus den Stimmberechtigten oder einer Delegiertenversammlung besteht; in der Anstalt gibt es daher weder ein Initiativ- noch ein Referendumsrecht.

de: Konsolidierte Jahresrechnungen der Gemeinden des Kantons Zürich

de: Eine konsolidierte Gemeinde umfasst die Politische Gemeinde mit Primarschule und Sekundarschule auf dem Gebiet der Politischen Gemeinde.

de: Jahresrechnungen der Schulgemeinden mit Primarschulaufgaben des Kantons Zürich

de: Beinhaltet die Primarschulgemeinden oder die Vereinigten Schulgemeinden.

de: Jahresrechnungen der Zweckverbände des Kantons Zürich

de: Gemeinden schliessen sich in Zweckverbänden zusammen, um gemeinsam eine Leistung zu erbringen. Sie dienen etwa dem Betreiben von Kläranlagen, der Regionalplanung oder der Abfallverwertung.

de: Jahresrechnungen der Schulgemeinden mit Sekundarschulaufgaben des Kantons Zürich

de: Beinhaltet die Sekundarschulgemeinden oder die Vereinigten Schulgemeinden.

gemeinden

display_name: gemeinden

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Jahresrechnungen der Körperschaften des Kantons Zürich


nrw-wahleranteil-svp

title_for_slug: nrw-wahleranteil-svp

de: politik wahlen bezirke nationalratswahlen kantonzuerich parteien gemeinden

de: NRW Wähleranteil SVP [%]

de: Wähleranteil SVP bei Nationalratswahlen. Hinweis: 2015 werden alle Auslandschweizer zur Stadt Zürich gezählt.

bezirke

display_name: bezirke

nationalratswahlen

display_name: nationalratswahlen

parteien

display_name: parteien

politik

display_name: politik

wahlen

display_name: wahlen

politics

de: Politik

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


wahlbeteiligung-kantonsrat

title_for_slug: wahlbeteiligung-kantonsrat

de: politik wahlbeteiligung wahlen gemeinden kantonzuerich kantonsratswahlen bezirke

de: Wahlbeteiligung Kantonsrat [%]

de: Gültig eingelegte Listen (Wahlzettel) dividiert durch Anzahl Wahlberechtigte

kantonsratswahlen

display_name: kantonsratswahlen

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

wahlbeteiligung

display_name: wahlbeteiligung


anteil-efh-am-wohnungsbestand

title_for_slug: anteil-efh-am-wohnungsbestand

de: wohnungsbestand bezirke immobilien kantonzuerich einfamilienhaus gemeinden

de: Anteil EFH am Wohnungsbestand [%]

de: Anteil EFH am Wohnungsbestand. Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT.

einfamilienhaus

display_name: einfamilienhaus

immobilien

display_name: immobilien

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand

construction

de: Bau- und Wohnungswesen


de: gemeinden juristischepersonen bezirke kantonzuerich eigenkapital

de: Ø Eigenkapital steuerpfl. jur. Pers. [1000 Fr.]

de: Durchschnittliches Eigenkapital (ehem. Kapital) steuerpflichtiger juristischer Personen. Hinweis: Sehr hohe Beträge einiger weniger Steuerpflichtigen wirken sich entsprechend stark auf den Mittelwert aus.

eigenkapital

display_name: eigenkapital

juristischepersonen

display_name: juristischepersonen

national-economy

de: Volkswirtschaft


schafe-anz

title_for_slug: schafe-anz

de: bezirke nutztiere kantonzuerich landwirtschaft viehbestand gemeinden

de: Schafe [Anz.]

de: Anzahl Schafe. Hinweis: In der Stadt Zürich wurde ein grosser Schafbetrieb mit knapp 2000 Tieren per 2008 aufgelöst und die Flächen an andere Landwirte verpachtet.

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

nutztiere

display_name: nutztiere

viehbestand

display_name: viehbestand

agriculture

de: Land- und Forstwirtschaft

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


maintainer: EnviDat Support

en: natural-climate-variability cryosphere climate-change-impact rain-on-snow snow-water-equivalent uncertainty

en: climate realizations

format: SERVICE

en: The dataset contains for three variables (snow water equivalent, surface water input and liquid precipitation) 50 realizations of current and future climate periods for two time horizons (mid end end of century), two emission senarions (RCP 4.5 and 8.5) and 10 climate model chains (all EUR11 chains within CH2018). To quantify natural climate variability for projections of snow conditions and resulting rain-on-snow (ROS) flood events, a weather generator was applied to simulate inherently consistent climate variables for multiple realizations of current and future climates at 100 m spatial and hourly temporal resolution over a 12 x 12 km high-altitude study area in the Swiss Alps. The output of the weather generator was used as input for subsequent simulations with an energy balance snow model. The data was extracted in 2021 from original model output.

climate-change-impact

display_name: climate-change-impact

cryosphere

display_name: cryosphere

natural-climate-variability

display_name: natural-climate-variability

rain-on-snow

display_name: rain-on-snow

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

uncertainty

display_name: uncertainty

education

de: Bildung, Wissenschaft

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: Multiple realizations of daily snow water equivalent, surface water input and liquid precipitation projections for mid- and late-century


name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

de: kleinkinderbetreuung mobilitaet vorschulstufe konsum arbeitslose strassenverkehr energie ausbildung covid-19 lehrlinge verkehr sars-cov-2 stellensuchende familienberatung kinderbetreuung oeffentlicherverkehr soziales internetnutzung kindergarten kinderkrippen psychosozial konkurse langsamverkehr gesundheit flugverkehr medien verkehrsfrequenz oeffentlicheschulen gesundheitszustand bildung strassenverkehrszaehlung flugbewegungen luftverkehr berufslehre volkswirtschaft bahn wirtschaft jugendberatung handelsregister bus flughafen verkehrsmittelwahl corona kinder primarschule todesfaelle s-bahn suchtprobleme

label: Visualisierung der Indikatoren im Gesellschaftsmonitoring COVID19

label: Readme: Gesellschaftsmonitoring COVID19

label: Katalog der Indikatoren im Gesellschaftsmonitoring COVID19 (mit Beschreibungen und Bezug der aktuellen Daten)

de: Daten aller Indikatoren im COVID_19 Gesellschaftsmonitoring des Kantons Zürich

de: Variabeln: 'date' = Datum der Erhebung; 'value' = erhobener Wert; 'topic' = thematische Kategorie des Indikators (Liste aller Indikatoren siehe Readme unter "Weiterführende Informationen"); 'variable_short' = Kurzbezeichnung des Indikators (kein String); 'variable_long' = längere Bezeichnung des Indikators (String); 'location' = räumlicher Bezug der Erhebung, 'unit' = Masseinheit des erhobenen Werts; 'source' = Quelle der erhobenen Daten, 'update' = Aktualisierungsfrequenz, 'public' = Status der Veröffentlichung (ja/nein), 'description' = URL mit Beschreibung zur Grundlage der jeweiligen Datenerhebung, Hinweisen zur Methodik sowie Weiteren Informationen.

de: Metadaten aller Indikatoren im COVID_19 Gesellschaftsmonitoring des Kantons Zürich

de: Variabeln: 'id' = Kombination von 'variable_short' und 'location' ergibt eindeutigen Identifkator; 'topic' = thematische Kategorie des Indikators; 'variable_short' = Kurzbezeichnung des Indikators (kein String); 'variable_long' = längere Bezeichnung des Indikators (String); 'location' = räumlicher Bezug der Erhebung, 'unit' = Masseinheit des erhobenen Werts; 'source' = Quelle der erhobenen Daten, 'update' = Aktualisierungsfrequenz, 'public' = Status der Veröffentlichung (ja/nein), 'description' = URL mit Beschreibung zur Grundlage der jeweiligen Datenerhebung, Hinweisen zur Methodik sowie Weiteren Informationen; 'last_modified' = Datum der letzten Aktualisierung; 'date_first_obs' = Startdatum der Zeitreihe (d.i. die erste erhobene Beobachtung); 'date_last_obs' = Enddatum der Zeitreihe (d.i. die letzte erhobene Beobachtung); 'sort' = alphabetische Sortierungsvariable nach 'topic' und 'variable_long'.

de: Datenreihen zu verschiedenen Indikatoren – die meisten auf Tagesbasis – können dabei helfen, besser zu verstehen, wie die Bevölkerung auf die COVID-19-Pandemie und die behördlichen Massnahmen zu ihrer Bewältigung reagiert hat. Verzeichnis aller Indikatoren und Spezifikation der Datenstruktur im Readme unter "Weiterführende Informationen".

arbeitslose

display_name: arbeitslose

ausbildung

display_name: ausbildung

bahn

display_name: bahn

berufslehre

display_name: berufslehre

bildung

display_name: bildung

bus

display_name: bus

corona

display_name: corona

energie

display_name: energie

familienberatung

display_name: familienberatung

flugbewegungen

display_name: flugbewegungen

flughafen

display_name: flughafen

flugverkehr

display_name: flugverkehr

gesundheit

display_name: gesundheit

gesundheitszustand

display_name: gesundheitszustand

handelsregister

display_name: handelsregister

internetnutzung

display_name: internetnutzung

jugendberatung

display_name: jugendberatung

kinder

display_name: kinder

kinderbetreuung

display_name: kinderbetreuung

kindergarten

display_name: kindergarten

kinderkrippen

display_name: kinderkrippen

kleinkinderbetreuung

display_name: kleinkinderbetreuung

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display_name: konkurse

konsum

display_name: konsum

langsamverkehr

display_name: langsamverkehr

lehrlinge

display_name: lehrlinge

luftverkehr

display_name: luftverkehr

medien

display_name: medien

mobilitaet

display_name: mobilitaet

oeffentlicherverkehr

display_name: oeffentlicherverkehr

oeffentlicheschulen

display_name: oeffentlicheschulen

primarschule

display_name: primarschule

psychosozial

display_name: psychosozial

s-bahn

display_name: s-bahn

soziales

display_name: soziales

stellensuchende

display_name: stellensuchende

strassenverkehr

display_name: strassenverkehr

strassenverkehrszaehlung

display_name: strassenverkehrszaehlung

suchtprobleme

display_name: suchtprobleme

todesfaelle

display_name: todesfaelle

verkehr

display_name: verkehr

verkehrsfrequenz

display_name: verkehrsfrequenz

verkehrsmittelwahl

display_name: verkehrsmittelwahl

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


maintainer: Joan Casanelles Abella

en: hylaeus-communis tartu trap-nest urban-ecology dna-metabarcoding poznan chelostoma-florisomne zurich osmia-cornuta cavity-nesting-bees antwerp paris osmia-bicornis plant-pollinator-interactions

en: Larval food composition

media_type: CSV

en: Explanation data variables

en: Urbanization poses threats and opportunities for the biodiversity of wild bees. A main gap relates to the food preferences of wild bees in urban ecosystems, which usually harbour large numbers of plant species, particularly at the larval stage. This data sets describes the larval food of four wild bee species (i.e. Chelostoma florisomne, Hylaeus communis, Osmica bicornis and Osmia cornuta) and three genera (i.e. Chelostoma sp., Hylaeus sp, and Osmia sp.) common in urban areas in five different European cities (i.e. Antwerp, Paris, Poznan, Tartu and Zurich). This data results from a European-level study aimed at understanding the effects of urbanization on biodiversity across different cities and citiscapes, and a Swiss project aimed at understanding the effects of urban ecosystems in wild bee feeding behaviour. Wild bees were sampled using standardized trap-nests in 80 sites (32 in Zurich and 12 in each of the remaining cities), selected following a double gradient of available habitat at local and landscape scales. Larval pollen was obtained from the bee nests and identified using DNA metabarconding. The data provides the plant composition at the species or genus level of the different bee nests of the studied species in the studied sites of the five European cities. For Hylaeus communis, this is the first study in reporting larval food composition.

antwerp

display_name: antwerp

cavity-nesting-bees

display_name: cavity-nesting-bees

chelostoma-florisomne

display_name: chelostoma-florisomne

dna-metabarcoding

display_name: dna-metabarcoding

hylaeus-communis

display_name: hylaeus-communis

osmia-bicornis

display_name: osmia-bicornis

osmia-cornuta

display_name: osmia-cornuta

paris

display_name: paris

plant-pollinator-interactions

display_name: plant-pollinator-interactions

poznan

display_name: poznan

tartu

display_name: tartu

trap-nest

display_name: trap-nest

urban-ecology

display_name: urban-ecology

zurich

display_name: zurich

en: Larval food composition of four wild bee species in five European cities


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

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

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


soil-respiration-exclosure-experiment

title_for_slug: soil-respiration-exclosure-experiment

en: subalpine grassland ungulates soil-respiration grazing

en: Soil respiration Switzerland

en:
ID: Fence number

Year	:Year of sampling

mean.CO2: soil respiration measured with PP-systems SRC-1 soil respriation chamber attached to a EGM-4 infrared gas analyser; units CO2 g m-2 h-1

Grassland: Grasslands where fences were errected. Note that on large grasslands (STAB, GRIM, MING) 2 pairs of fences were errected (2 in short, 2 in tall-grass vegetation), on small grasslands (DADA, MARG, BOTS) only one pair of fences was errected (1 short-grass; one-tallgrass vegetation)

Fence: Fence number; un-even numbers on short-grass vegetation (1,3,5,7,9,11,13,15,17), even numbers on tall-grass vegetation (2,4,6,8,10,12,14,16,18)

Vegetation:	1 = shortgrass vegetation, 2 = tall-grass vegetation (9 replicate fences on each vegetation type)

Treatment	: 1 = all herbivores grazing, 2 = large ungulates (red deer, chamois) excluded

en:
Location of data collection
The Swiss National Park (SNP) is located in the southeastern part of Switzerland, and covers an area of 170 km2, 50 km2 of which is forested, 33 km2 is occupied by alpine and 3 km2 by subalpine grasslands. Elevations range from 1350 to 3170 m a.s.l., and mean annual precipitation and temperature are 871 mm and 0.6°C measured at the Park’s weather station in Buffalora (1980 m a.s.l.) between 1960 and 2009 (MeteoSchweiz 2011). Founded in 1914, the SNP received minimal human disturbance for almost 100 years (no hunting, fishing, or camping, visitors are not allowed to leave the trails). Large (> 1 ha) homogeneous patches of short- and tall-grass vegetation characterize the subalpine grasslands. The average vegetation height of short-grass vegetation is 2 to 5 cm. Red fescue (Festuca rubra L.), quaking grass (Briza media L.) and common bent grass (Agrostis tenuis Sipthrob) are the predominating plant species in this vegetation type. Tussocks of evergreen sedge (Carex sempervirens Vill.) and mat grass (Nardus stricta L.) are predominant in the tall-grass vegetation, which averages 20 cm in vegetation height (Schütz and others 2006). Short-grass vegetation developed in areas where cattle and sheep rested (high nutrient input) during agricultural land-use (from 14th century until 1914); tall-grass vegetation developed in areas where cattle and sheep used to graze, but did not rest (Schütz and others 2003, 2006). Herbivores were shown to consume > 60% of the biomass in short-grass compared to < 20% in tall-grass vegetation (Schütz and others 2006). The herbivore community present in the SNP can be divided into four groups based on body size/weight: large [red deer (Cervus elaphus L.) and chamois (Rupricapra rupricapra L.); 30 - 150 kg], medium [marmot (Marmota marmota L.) and snow hare (Lepus timidus L.); 3 – 6 kg], and small vertebrate herbivores (small rodents: e.g. Clethrionomys spp., Microtus spp., Apodemus spp.; 30 – 100 g) as well as invertebrates (e.g. grasshoppers, caterpillars, cicadas, < 5 g).

Experimental design
We selected 18 subalpine grassland sites (9 short-grass, 9 tall-grass vegetation). The sites were spread across the entire park on dolomite parent material at altitudes of 1975 to 2300 meters. At each site we established an exclosure network (fences) in spring 2009 (early June), immediately after snowmelt. Each exclosure network consisted of a total of five 2 × 3 m sized plots that progressively excluded the different herbivores listed above (further labeled according to the herbivore guilds that had access to the respective plots “All”, “Marmot/Mice/Invertebrates”, “Mice/Invertebrates”, “Invertebrates”, “None”). The “All” treatment was thus accessible to all herbivores, was not fenced and was located at least 5 m away from a 2.1 m tall and 7 × 9 m main fence that enclosed the other four treatments. This fence was constructed of 10 × 10 cm wooden posts and electrical equestrian tape (AGRARO ECO, Landi, Bern, Switzerland; 20 mm width) mounted at 0.7 m, 0.95 m, 1.2 m, 1.5 m and 2.1 m above the ground that were connected to a solar charged battery (AGRARO Sunpower S250, Landi, Bern, Switzerland). We also mounted non-electrically charged equestrian tape at 0.5 m to help exclude deer and chamois, yet allow marmots and hares to enter safely. Within each main fenced area we randomly established four 2 × 3 m plots: (1) The “Marmot/Mice/Invertebrates” plot remained unfenced, thus, with the exception of red deer and chamois, all herbivores were able to access the plot, (2) The “Mice/Invertebrates” plot consisted of a 90 cm high electric sheep fence (AGRARO Weidezaunnetz ECO, Landi, Bern, Switzerland; mesh size 10 × 10 cm) connected to the solar panel and excluded all medium sized mammals (marmots, hares), but provided access for small mammals and invertebrates, (3) The “Invertebrates” plot provided access for invertebrates only and was surrounded by 1 m high metal mesh (Hortima AG, Hausen, Schweiz; mesh size 2 × 2 cm), (4) The “None” plot was surrounded by a 1 m tall mosquito net (Sala Ferramenta AG, Biasca, Switzerland; mesh size 1.5 × 2 mm) to exclude all herbivores. This plot was covered with a roof constructed of a wooden frame lined with mosquito mesh that was mounted on the wooden corner posts. We also treated this plot with a biocompatible insecticide (Clean kill original, Eco Belle GmbH, Waldshut-Tiengen, Germany) when needed to remove insects that might have entered during data collection or that hatched from the soil.

!!! The here published data set only contains data for “All”, and “Marmot/Mice/Invertebrates” (= ungulates excluded) plots !!!

Data collection
In-situ soil CO2 emissions were measured with a PP-Systems SRC-1 soil respiration chamber (closed circuit) attached to a PP-Systems EGM-4 infrared gas analyzer (PP-Systems, Amesbury, MA, USA) on two randomly selected locations on one subplot within each of the 90 plots. For each measurement the soil chamber (15 cm high; 10 cm diameter) was placed on a permanently installed PVC collar (10 cm diameter) driven five centimeters into the soil at the beginning of the study (June 2009). The measurements were conducted between 0900 and 1700 hours every two weeks from early to early September 2009, 2010, 2011 and 2013. Freshly germinated plants growing within the PVC collars were removed prior to each measurement to avoid measuring plant respiration/photosynthesis. The two measurements collected per plot every two weeks were averaged.

Please acknowledge the funding of the study: funded by the Swiss National Science Foundation, SNF grant-no 31003A_122009/1 to Anita C. Risch, Martin Schütz and Flurin Filli

grassland

display_name: grassland

grazing

display_name: grazing

soil-respiration

display_name: soil-respiration

subalpine

display_name: subalpine

ungulates

display_name: ungulates

en: Soil respiration - exclosure experiment


maintainer: Jana von Freyberg

en: stable-water-isotopes review plant-water-uptake root-zone uncertainties endmember-mixing-models ecohydrology

en: Data set of MEE-20-04-264 (CSV)

en: Data set of MEE-20-04-264

en: The following two tables contain information about the data sources of the values reported in Table 1 and 2 in the paper “Plant and root-zone water isotopes are difficult to measure, explain, and predict: some practical recommendations for determining plant water sources” published in the journal ‘Methods in Ecology and Evolution’.

en: The following two tables contain information about the data sources of the values reported in Table 1 and 2 in the paper “Plant and root-zone water isotopes are difficult to measure, explain, and predict: some practical recommendations for determining plant water sources” published in the journal 'Methods in Ecology and Evolution'.

ecohydrology

display_name: ecohydrology

endmember-mixing-models

display_name: endmember-mixing-models

plant-water-uptake

display_name: plant-water-uptake

review

display_name: review

root-zone

display_name: root-zone

uncertainties

display_name: uncertainties

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: Data set of: Plant and root-zone water isotopes are difficult to measure, explain, and predict: some practical recommendations for determining plant water sources


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

en: Questionnaire with variable names

media_type: PDF

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: Raw data (.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: Codebook

en: Description of variable attributes and valid n

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:
 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: Leo Gallus Bont

en: qgis accessible-forest forest geoprocessing seilaplan openstreetmap

en: DEM (for the area of the sample forest range)

media_type: image/tiff

format: TIFF

mimetype: image/tiff

en: Juypter Notebook for Data Preparation

media_type: ipynb

en: Juypter Notebook for Data Preparation (online)

en: Railways vector data (close to the sample forest range)

media_type: application/zip

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: Forest vector data (for sample forest range)

en: Preview

media_type: image/png

format: PNG

mimetype: image/png

en: Digitised sample perimeter

en: Power lines vector data (close to the area of the sample forest range)

en:
This dataset contains open vector data for railways, forests and power lines, as well an open digital elevation model (DEM) for a small area around a sample forest range in Europe (Germany, Upper Bavaria, Kochel Forest Range, some 70 km south of München, at the edge of Bavarian Alps).
The purpose of this dataset is to provide a documented sample dataset in order to demonstrate geospatial preprocessing at FOSS4G2019 based on open data and software. This sample has been produced based on several existing open data sources (detailed below), therefore documenting the sources for obtaining some data needed for computations related to forest accessibility and wood harvesting. For example, they can be used with the open methodology and QGIS plugin [Seilaplan]( https://doi.org/10.16904/envidat.software.1) for optimising the geometric layout cable roads or with additional open software for computing the forest accessibility for wood harvesting.
The vector data (railways, forests and power lines) was extracted from OpenStreetMap (data copyrighted OpenStreetMap contributors and available from https://www.openstreetmap.org). The railways and forests were downloaded and extracted on 18.05.2019 using the open sources QGIS (https://www.qgis.org) with the QuickOSM plugin, while the power lines were downloaded a couple of days later on 23.05.2019.

Additional notes for vector data:
Please note that OpenStreeMap data extracts such as forests, roads and railways (except power lines) can also be downloaded in a GIS friendly format (Shapefile) from http://download.geofabrik.de/ or using the QGIS built-in download function for OpenStreetMap data. The most efficient way to retrieve specific OSM tags (such as power=line) is to use the QuickOSM plugin for QGIS (using the Overpass API - https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API) or directly using overpass turbo (https://overpass-turbo.eu/). Finally, the digitised perimeter of the sample forest range is also made available for reproducibility purposes, although any perimeter or area can be digitised freely using the QGIS editing toolbar.

The DEM was originally adapted and modified also with QGIS (https://www.qgis.org) based on the elevation data available from two different sources, by reprojecting and downsampling datasets to 25m then selecting, for each individual raster cell, the elevation value that was closer to the average. These two different elevation sources are:

- Copernicus Land Monitoring Service - EU-DEM v.1.1 (TILE ID E40N20, downloaded from https://land.copernicus.eu/imagery-in-situ/eu-dem/eu-dem-v1.1; this original DEM was produced by the Copernicus Land Monitoring Service “with funding by the European Union” based on SRTM and ASTER GDEM)
- Digitales Geländemodell 50 m Gitterweite (https://opendata.bayern.de/detailansicht/datensatz/digitales-gelaendemodell-50-m-gitterweite/), produced by the Bayerische Vermessungsverwaltung – www.geodaten.bayern.de –and downloaded from http://www.geodaten.bayern.de/opendata/DGM50/dgm50_epsg4258.tif

This methodology was chosen as a way of performing a basic quality check, by comparing the EU-DEM v.1.1 derived from globally available DEM data (such as SRTM) with more authoritative data for the randomly selected region, since using authoritative data is preferred (if open and available). For other sample regions, where authoritative open data is not available, such comparisons cannot longer be performed.

Additional notes DEM: a very good DEM open data source for Germany is the open data set collected and resampled by Sonny (sonnyy7@gmail.com) and made available on the Austrian Open Data Portal http://data.opendataportal.at/dataset/dtm-germany. In order to simplify end-to-end reproducibility of the paper planned for FOSS4G2019, we use and distribute an adapted (reprojected and resampled to 25 meters) sample of the above mentioned dataset for the selected forest range.

This sample dataset is accompanied by software in Python, as a Jupiter Notebook that generates harmonized output rasters with the same extent from the input data. The extent is given by the polygon vector dataset (Perimeter). These output rasters, such as obstacles, aspect, slope, forest cover, can serve as input data for later computations related to forest accessibility and wood harvesting questions. The obstacles output is obtained by transforming line vector datasets (railway lines, high voltage power lines) to raster. Aspect and slope are both derived from the sample digital elevation model.

accessible-forest

display_name: accessible-forest

forest

display_name: forest

geoprocessing

display_name: geoprocessing

openstreetmap

display_name: openstreetmap

qgis

display_name: qgis

seilaplan

display_name: seilaplan

education

en: Education and science

en: Sample Geodata and Software for Demonstrating Geospatial Preprocessing for Forest Accessibility and Wood Harvesting at FOSS4G2019


en: snowmelt-rate snowpack-outflow stable-water-isotopes snowmelt-lysimeter solutes

en: The dataset contains volumes, solutes and stable water isotopes of snowpack outflow at daily resolution. 10-minute data are provided of the measurements taken by three snowmelt lysimeter systems at spatially-distributed locations.

en:
This data contain volumes, solutes and isotopes of snowpack outflow measured by a snowmelt lysimeter system at three locations in the southern Alp catchment, situated Central Switzerland. 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 (snowpack outflow volumes) at daily intervals from several sampling locations. Additionally, the data measured by the snowmelt lysimeter system are provided in 10-minute resolution.

snowmelt-lysimeter

display_name: snowmelt-lysimeter

snowmelt-rate

display_name: snowmelt-rate

snowpack-outflow

display_name: snowpack-outflow

solutes

display_name: solutes

stable-water-isotopes

display_name: stable-water-isotopes

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 the volumes, solutes and isotopes in snowpack outflow measured at three locations in the southern Alp catchment


en: consistent aws antarctica cryowrf python

media_type: .zip

en: Scripts to preprocess (and download for some databases) atmospheric weather station data. Furthermore, a list of stations and a map can be created to have an overview.

en:
There are many sources providing atmospheric weather station data for the Antarctic continent. However, variable naming, timestamps and data types are highly variable between the different sources. The published python code intends to make processing of different AWS sources from Antarctica easier. For all datasets that are taken into account variables are renamed in a consistent way. Data from different sources can then be handled in one consistent python dictionary.

The following data sources are taken into account:

* AAD: Australian Antarctic Division (https://data.aad.gov.au/aws)
* ACECRC: Antarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research Centre by the Australian Antarctic Division
* AMRC: Antarctic Meteorological Research Center (ftp://amrc.ssec.wisc.edu/pub/aws/q1h/)
* BAS: British Antarctic Survey (ftp://ftp.bas.ac.uk/src/ANTARCTIC_METEOROLOGICAL_DATA/AWS/; https://legacy.bas.ac.uk/met/READER/ANTARCTIC_METEOROLOGICAL_DATA/)
* CLIMANTARTIDE: Antarctic Meteo-Climatological Observatory by the italian National Programme of Antarctic Research (https://www.climantartide.it/dataaccess/index.php?lang=en)
* IMAU: Institute for Marine and Atmospheric research Utrecht (Lazzara et al., 2012), https://www.projects.science.uu.nl/iceclimate/aws/antarctica.ph
* JMA: Japan Meteorological Agency (https://www.data.jma.go.jp/antarctic/datareport/index-e.html)
* NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration (https://gml.noaa.gov/aftp/data/meteorology/in-situ/spo/)
* Other/AWS_PE: Princess Elisabeth (PE), KU Leuven, Prof. N. van Lipzig, personal communication
* Other/DDU_transect: Stations D-17 and D-47 (in transect between Dumont d’Urville and Dome C, Amory, 2020)
* PANGAEA: World Data Center (e.g. König-Langlo, 2012)

Important notes

* Information about data sources is available. Some downloading scripts are included in the provided code. However, users should make sure to comply with the data providers terms and conditions.
* Given changing download options of the differnent institutions the above links may not permanently work and data has to be retrieved by the user of this dataset.
* No quality control is applied in the provided preprocessing software - quality control is up to the user of the datasets. Some dataset are quality controlled by the owner.

Acknowledgements
--------------------------
We thank all the data providers for making the data publicly available or providing them upon request. Full acknowledgements can be found in Gerber et al., submitted.

References
---------------
Amory, C. (2020). “Drifting-snow statistics from multiple-year autonomous measurements in Adélie Land, East
Antarctica”. The Cryosphere, 1713–1725. doi: 10.5194/tc-14-1713-2020

Gerber, F., Sharma, V. and Lehning, M.: CRYOWRF - a validation and the effect of blowing snow on the Antarctic SMB, JGR - Atmospheres, submitted.

König-Langlo, G. (2012). “Continuous meteorological observations at Neumayer station (2011-01)”. Alfred Wegener
Institute, Helmholtz Centre for Polar and Marine Research, Bremerhaven, PANGAEA, doi: 10.1594/PANGAEA.
775173

antarctica

display_name: antarctica

aws

display_name: aws

consistent

display_name: consistent

cryowrf

display_name: cryowrf

python

display_name: python

en: Preprocessing Antarctic Weather Station (AWS) data in python


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

en: Data plot of the forest station (LEB)

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

en: Site photo of the forest station (LEB)

media_type: image/jpeg

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

mimetype: image/jpeg

en: Forest station data (LEB)

en: Data file.

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 one meteorological station in Lens in Switzerland which is located within a natural coniferous forest with Scots pine (_Pinus sylvestris_; 150-170 yrs)) as dominant tree species. The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Lens 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

precipitation

display_name: precipitation

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: Lens, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


maintainer: Henning Löwe

en: grain-shape fast-sintering angle-of-repose granular-snow discrete-element-modelling

media_type: text/plain

format: TXT

mimetype: text/plain

en: Angle of repose and 3D CT images

en:
5 Snow types were examined and glass beads as a cohesion-less reference, named as follows:

RG: rounded grains (sieved with 0.7 - 1.4 mm)

FC: faceted grains (1.4 - 2 mm)

FCS: small faceted grains (0.7 - 1.4 mm)

IB: ice beads (4 mm)

IBS: small ice beads (2 - 2.2 mm)

GB: glass beads(2 mm)

en:
Angle of repose experiments were performed with different snow types at temperatures between -2 and -40°C. They were used to examine granular snow dynamics on the grain-scale with focus on the role of grain shape and cohesion. The angle of repose was observed by sieving snow onto a round, freestanding base until a stationary heap was formed.

This dataset consists of 1) the images of the experimental heaps that were taken to determine the angle of repose, 2) one binary 3D micro computed tomography image of each snow type. The CT images were taken with the SLF micro-CT40 to characterize snow properties and grain shape.

The experiments with natural snow types (rounded and faceted grains) and spherical model snow allowed for an examination of the differences in granular properties between natural grain shapes and spherical particles in view of Discrete Element Modelling. With the chosen temperatures, the effect of sintering could be observed that increases the angle of repose with increasing temperature.

angle-of-repose

display_name: angle-of-repose

discrete-element-modelling

display_name: discrete-element-modelling

fast-sintering

display_name: fast-sintering

grain-shape

display_name: grain-shape

granular-snow

display_name: granular-snow

education

en: Education and science

en: Angle of repose experiments with natural and spherical snow


en: longwave-radiation outgoing shortwave-radiation incoming davos

en: Metadata

en: DATA ACCESS

media_type: SMET

en: Processing doc

en: Parameter file

en:
Incoming and outgoing shortwave and longwave 2 min radiation measurements in Davos Dorf, CH.

 References
1. Marty, C., Philipona, R., Frohlich, C., Ohmura, A.. Altitude dependence of surface radiation fluxes and cloud forcing in the alps: results from the alpine surface radiation budget network. 2002. Theoretical and Applied Climatology. Volume 72. Issue 3-4. 137-155. http://dx.doi.org/10.1007/s007040200019. 10.1007/s007040200019.
2. Christoph Marty. Surface Radiation, Cloud Forcing and Greenhouse Effect in the Alps. 2000. Institute fuer Klimaforschung ETH. Zuercher Klima-Schriften. Volume 79. http://e-collection.library.ethz.ch/eserv/eth:23491/eth-23491-01.pdf.

davos

display_name: davos

incoming

display_name: incoming

longwave-radiation

display_name: longwave-radiation

outgoing

display_name: outgoing

shortwave-radiation

display_name: shortwave-radiation

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: ASRB_DAV: Shortwave and longwave radiation measurements (2 min) in Davos Dorf


en: satellite hazard-mapping avalanche natural-hazard snow

en: SPOT6 Avalanche outlines 24 January 2018

media_type: SHP

en: Shapefile of the manually mapped avalanche outlines. Please only use this data together with the example key document provided with this dataset.

format: SHP

en:
Outlines of 18'737 avalanches mapped from SPOT6 satellite data over the Swiss Alps on 24 January 2018. The outlines have different attributes described in the data example key (ExampleKey_AvalMapping.pdf)

The generation of the data is described in:

Bühler, Y., E. D. Hafner, B. Zweifel, M. Zesiger, and H. Heisig (2019), Where are the avalanches? Rapid SPOT6 satellite data acquisition to map an extreme avalanche period over the Swiss Alps, The Cryosphere, 13(12), 3225-3238, doi:10.5194/tc-13-3225-2019.

Abstract.
Accurate and timely information on avalanche occurrence are key for avalanche warning, crisis management and avalanche documentation. Today such information is mainly available at isolated locations provided by observers in the field. The achieved reliability considering accuracy, completeness and reliability of the reported avalanche events is limited. In this study we present the spatial continuous mapping of a large avalanche period in January 2018 covering the majority of the Swiss Alps (12’500 km2).

We tested different satellite sensors available for rapid mapping during a first avalanche period. Based on these experiences, we tasked SPOT6/7 data for data acquisition to cover the second, much larger avalanche period. We manually mapped the outlines of 18’737 individual avalanche events, applying image enhancement techniques to analyze regions in cast shadow as well as brightly illuminated ones. The resulting dataset of mapped avalanche outlines, having a unique completeness and reliability, is evaluated to produce maps of avalanche occurrence and avalanche size. We validated the mapping of the avalanche outlines using photographs acquired from helicopters just after the avalanche period.

This study demonstrates the applicability of optical, very high spatial resolution satellite data to map an exceptional avalanche period with very high completeness, accuracy and reliability over a large region. The generated avalanche data is of great value to validate avalanche bulletins, complete existing avalanche databases and for research applications by enabling meaningful statistics on important avalanche parameters.

Koordinate System: CH1903+ LV95 LN02

avalanche

display_name: avalanche

hazard-mapping

display_name: hazard-mapping

natural-hazard

display_name: natural-hazard

satellite

display_name: satellite

snow

display_name: snow


snow-drift-station-snow-and-air-data

maintainer: Benjamin Walter

title_for_slug: snow-drift-station-snow-and-air-data

en: snow raclets snow-depth snow-height snow-temperature temperature

en: Snow Surface Temperature

en: The snow surface temperature (°C) was measured with a Campbell SI-111 at 0.7 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Snow Depth

en: The snow depth (cm) was measured with a Lufft SHM-31 which was mounted at 1.7 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Relative Humidity

en: The relative humidity (%) was measured with a Campbell CS-215 at a height of 2.2 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Air Temperature

en: The air temperature (°C) was measured with a Campbell CS-215 which was mounted at a height of 2.2 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Snow and air data was monitored at Gotschnagrat (LON: 46.859 LAT: 9.849) by an infrarot radiometer (Campbell SI-111) for snow temperature (°C), a snow height sensor (Lufft SHM-31) for snow height change (cm) and a temperature and humidity sensor (Campbell CS-215) for air temperature (°C) and relative humidity (%). No filter was applied to the sensors and the smapling frequency was 1 Hz.

raclets

display_name: raclets

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-height

display_name: snow-height

snow-temperature

display_name: snow-temperature

temperature

display_name: temperature

en: Snow Drift Station - Snow and Air Data


maintainer: EnviDat

en: nead metadata-convention research-data-management csv meteorological-data-format

en: MeteoIO (future reference implementation)

media_type: text/html

format: HTML

mimetype: text/html

en: NEAD syntax v0.1 (EBNF)

en: PyNEAD (future reference implementation)

en: NEAD on GitHub

media_type: HTML

en:
Acknowledgement: The NEAD format includes NetCDF metadata and is proudly inspired by both SMET and NetCDF formats. NEAD is designed as a long-term data preservation and exchange format.

The NEAD specifications were presented at the "WMO Data Conference 2020 - Earth System Data Exchange in the 21st Century" (Virtual Conference).

-----------------------

Summary:
The Non-Binary Environmental Data Archive (NEAD) format is being developed as a generic and intuitive format that combines the self-documenting features of NetCDF with human readable and writeable features of CSV. It is designed for exchange and preservation of time series data in environmental data repositories.

License: The NEAD specifications are released to the public domain under a Creative Commons CC0 "No Rights Reserved" international license. You can reuse the information contained herein in any way you want, for any purposes and without restrictions.

csv

display_name: csv

metadata-convention

display_name: metadata-convention

meteorological-data-format

display_name: meteorological-data-format

nead

display_name: nead

research-data-management

display_name: research-data-management

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: Non-Binary Environmental Archive Data (NEAD) format


en: land-use land-use-change urbanization landscape-services statistical-model modeling switzerland

en: Scripts for Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland

en:
Scripts ordered by their main purpose within sequential folders in this ReadMe marked with

Within the folders the capital letters refer to the parallel or sequential use of the scripts; scripts here in ReadMe are marked with

 00_Function Scripts
 Functions.r
Script containing several functions for analyzing statistical models: cohen.kappa, meva.table, D2, max-Tss, plot-TSS

 Service_functions.R
Script containing functions for calculating all services and returning sums (and median for bd and rec) as well as rasters

 01_Data Preparation
 A_AS_raster_preparation.R
Preparation of the land use rasters for the years 1985, 1997, and 2009 based on the original Arealstatistik (AS/ASCH); Assigning our categories and assining new values to all "construction sites" for calibrating the models
For model projection starting point (2009) and for service calculations (all ASCH years) the "other" categories were assigned to the land use categories based on dominant neighbor, so that there were no empty cells
Creation of water & mountainous area raster that stayed stable throughout the projections
Creation of MFH raster (2009), to have as base for all new projection years, as this category never becames any other

 B_Factors_preparation.R
Preparation of the factor rasters that were used to calculate service values per cell (see Table 2): LWfactor, Transportation, Vol, Rivers, Lakes, slope, TWW, Hazard_risk

 B_Predictors_preparation.R
Preparation of the raster of the predictors used for calibrating (ASCH years) and projecting (stable) the transition models that do not depend on the land use categories: Temperature (ASCH years), solar radiation (stable), Public transportation access (stable), Elevation (stable), Workers density (ASCH years), Population change (ASCH transitions)

 B_Regions_preparation.R
Preparation of bioregions as raster to be used to mask asxxxx later to calculated services and land use area just for one region

 C_Pred_proj.R
Projecting the dynamic predictors into the future for projecting the land use transitions with the model: Linear extrapolations for workers densities and population; more detailed extrapolation of temperature (based on data for all stations that matched between the temp table we used for the calibration period and the projections from CS2M, and then making a spatial interpolation for all years based on the interpolation of temperature for all years per station)

 02_Model calibration
 A_Bioreg_pred_corr.R
Calculating correlation between the predictors for each bioregion and land use category, Output are those with too high correlation so that one predictor can be removed from transitions were both predictors occur

 A_trans_numbers_bioreg.R
Calculate transition numbers for each bioregion to decide which transitions to primarily consider

 B_Bioreg_ext_eval.R
Calculating TSS based on the external evaluation for the bioregion transitions that happened often enough to try to model them (calibration data: 85-97, evaluation data: 97-09)

 B_Bioreg_int_eval.R
Calculating TSS based on the internal evaluation for the bioregion transitions that happened often enough to try to model them (calibration data: 70%, evaluation data: 30%)

 C_Bioreg_TSS_analysis.R
Extracting TSS numbers from internal and external evaluation, calculating mean and median for each transition for each region for each evaluation method and saving as csv per region to be able to select only the transitions with high enough model performance

 D_Bioreg_Models_for_prediction.R
Calibration of the models that were then used to project land use transitions into the future; calibrated separately for each bioregion

 E_Residuals_trans_models.R
Calculation of Moran's I statistics to analyze the residuals of the land use transition models

 03_Projections
 A_Bioreg_Projections_run.R
Master script for: Extrapolaitng into the future with the regional models and then assembling for each time step to calculate new AS predictors; Several Outputs: txt file to test for NAs in Predictors, txt file with random seed number for sampling, txt file with times for calculation steps (check progress of script while running), csv sheet with projected transition frequencies, tif-rasters for every region and time step, pdf with raster plot for every region and time step

 04_Service calculation
 A_Bioreg_as_services.R
Calculate services per bioregion for years 1985, 1997, 2009

 A_Service_calculation_bioregions.R
Extracting service numbers(sums) per bioregions for all projection runs and storing them in a list of matrixes to be available for further plotting; can be run for swiss wide projections or regional ones

 05_Analysis
 A_Bioreg_ASCH_development.R
Extracting the occurrence of each category per region for all runs (first part), then for ASCH years, and then plotting them nicely; only works for regional projections

 A_Bioreg_Predictors_importanceD2.R
Calculating D2 for each transition and each considered predictor from bivariate models to get value of importance

 B_Bioreg_Pred_imp_analysis.R
Using calculated D2 to sort Predictors according to their importance for each transition

 A_Bioreg_Spatial_results_analysis.R
Plotting randomly sampled runs for ASCH and services to analyses their spatial development

 A_Bioreg_Transition_numbers_check_v1.R
Analyzing the frequency for all transitions for all regions and producing the point plots for each transition separately

 A_Bioreg_Transition_numbers_check_v2.R
Analyzing percentage and numbers of all transitions but plotting them per region and originating ASCH category

 B_Transition_Analysis.R
Further Analysis of transition numbers

 A_Service_analysis.R
Plotting of the service development for bioregions in several ways for analyzing

en: Data for Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland

en:
The provided folder structure follows the set up of the scripts.
Data is only provided when it has been fully produced by us, otherwise dummies are given.
For data that will be produced by one of the scripts, no dummies are given.
The folders may contain sub-folders, which would be filled if the scripts were all run

 00_Analysis_Data
Data produced throughout the process of the calibration and projection that is later needed for analysis

 01_Raw_Data
Primary data from external sources that were used to compile the rasters and numbers used during the calibration and projection of landscape transitions as well as service calculation

 02_Prepared_Data
Data that will be prepared for further use by scripts are put in here
Additionally it contains the parameter sheets for the transition predictors that we compiled

 03_Model_Data
 Model outputs
Folder were the projection models statistics will be saved
 Models
Folder into which the actual transition models will be saved
 Residuals
Folder into which data on models residuals will be saved for future use

 04_Projected_Data
The output of the projections will be saved into this folder

 05_Service_Data
Any service calculations will be saved in here

 06_Results_Analysis
Any Analysis plots and tables as well as intermediate data will be saved here in the respective sub-folder

en:
Data and scripts of publication:

Madleina Gerecke, Oskar Hagen, Janine Bolliger, Anna M. Hersperger, Felix Kienast, Bronwyn Price, Loïc Pellissier (2019) Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland. Palgrave communications.

Contains land use projections for Switzerland and scripts and data for these projections as well as the calculation of landscape services.

Data Folder:
Contains sub-folder with the data necessary for this study (provided were no copyright issues, otherwise placeholders with descriptions), and folders where produced data may be stored

Scripts Folder:
Contains scripts organized into subfolders depending on their purpose

Note: Some abbreviations within the scripts and data are derived from German words and not English.

land-use

display_name: land-use

land-use-change

display_name: land-use-change

landscape-services

display_name: landscape-services

modeling

display_name: modeling

statistical-model

display_name: statistical-model

switzerland

display_name: switzerland

urbanization

display_name: urbanization

en: Land use projections and services for Switzerland


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Data plot of the field station (ISF)

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

en: Forest station data (ISB)

media_type: text/csv

en: Data file.

en: Site aerial photo (Isone)

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

en: Data plot of the forest station (ISB)

en: Site photo of the field station (ISF)

en: Site photo of the field station from the side.

en: Field station data (ISF)

en: Site photo of the forest station (ISB)

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

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 Isone in Switzerland where one station is located within a natural broad-leaved forest stand (ISB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 70-100 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, ISF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Isone 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

precipitation

display_name: precipitation

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

wind-speed

display_name: wind-speed

en: Isone, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


en: biogeography forest-management soil-impacts biodiversity pairwise-stand-comparisons

en: references

media_type: XLS

en: Bibliography of all references cited in data_wohlgemuth_etal_Neobiota_2022.

en: headers

media_type: ascii, tab separated, also as excel table

en: Description of headers for data_wohlgemuth_etal_Neobiota_2022

en: Baseline data

en: Compiled data on the impacts of seven important NNTs (Acacia dealbata, Ailanthus altissima, Eucalyptus globulus, Prunus serotina, Pseudotsuga menziesii, Quercus rubra, Robinia pseudoacacia) on physical and chemical soil and biodiversity in Europe, and summarise commonalities and differences. A total of 107 publications considered, studies referred to biodiversity attributes and soil properties: 2804 lines and 30 rows.

biodiversity

display_name: biodiversity

biogeography

display_name: biogeography

forest-management

display_name: forest-management

pairwise-stand-comparisons

display_name: pairwise-stand-comparisons

soil-impacts

display_name: soil-impacts

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: Impact of non-native tree species in Europe on soil properties and biodiversity: a review


en: model sediment-transport erosion snow mars

en: Datasets of Figure 2

en: Datasets of Figure 4b

en: Datasets of Figure 3a

en: Datasets of Figure 3b

en: Datasets of Figure 4a

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


ceilometer-klosters

title_for_slug: ceilometer-klosters

en: klosters raclets ceilometer vertical-visibility cloud-base-height

en: Ceilometer data Klosters

media_type: mat

en: Ceilometer installed at Klosters measuring cloud base height, cloud cover and backscatter profile. The time resolution is 30 seconds, with time given in number of days from January 0, 0000, UTC. More information on the variables in the manufacturer manual.

en: Cloud base height (m) and vertical visibility (m) were measured with the VAISALA Ceilometer CL31 in Klosters (LON: 9.880413, LAT: 46.869019). The CL31 is an instrument with constant reliability for all weather conditions and simultaneous detection of three cloud layers in heights up to 7.6 km.

ceilometer

display_name: ceilometer

cloud-base-height

display_name: cloud-base-height

klosters

display_name: klosters

raclets

display_name: raclets

vertical-visibility

display_name: vertical-visibility

en: Ceilometer Klosters


maintainer: Thorsten Bartels-Rausch

en: snow heterogeneous laboratory-study metamorphism arctic ozone interface solution chemistry brine antarctica reaction alpine

en: Matlab Script to view and plot data

media_type: .m

en: Ozone data

media_type: dat

en: Trend of ozone mixing ratio ( _O3mixingRatio_ppb_ with time ( _time_s_ ) as measured downstream of the snow sample during the experiments. Time "0" denotes the time when data acquisition with ozone analyser was started. And, ozone (_nOzone_molec_per_s_ ) loss for each experiment with duration of ozone exposure ( _duration_s_ ) of ozone exposure, as derived from the ozone trends shown above. Time "0" denotes the time when the carrier gas with ozone was passed via the snow sample.

en: Data Figure 1

en: Data of published Figure

en: Readme file

media_type: application/pdf

en: This file shows data, code, and plots.

en: Matlab Data

en: All data as Matlab mat file

en: Acetone data

en:
intensity of the acetone-water-cluster and water-cluster (as derived by a chemical ionisation mass spectrometer) with time in the carrier gas downstream of packed bed flow tube holding the snow sample or the by-pass, respectively. Time "0" denotes the time when the mass spectrometer data acquisition was started. When the carrier
gas with acetone was passed via the packed bed flow tube, that is switched from by-pass to pass the snow, acetone concentration in the carrier gas rapidly dropped due to surface adsorption and slowly recovered as the adsorption sites saturate. From this, the surface area can be obtained.

en: data list

en: Lists file names, snow sample properties, and flow settings for each data-set.

en: Earth’s snow cover is very dynamic on diurnal time scales. The changes to the snow structure during this metamorphism have wide ranging impacts such as on avalanche formation and on the capacity of surface snow to exchange trace gases with the atmosphere. Here, we investigate the influence of dry metamorphism, which involves fluxes of water vapor, on the chemical reactivity of bromide in the snow. For this, the heterogeneous reactive loss of ozone at a concentration of 5-6E12 molecules cm-3 is investigated in artificial, shock-frozen snow samples doped with 6.2 uM sodium bromide and with varying metamorphism history. The oxidation of bromide in snow is one reaction initiating polar bromine releases and ozone depletions.

alpine

display_name: alpine

antarctica

display_name: antarctica

arctic

display_name: arctic

brine

display_name: brine

chemistry

display_name: chemistry

heterogeneous

display_name: heterogeneous

interface

display_name: interface

laboratory-study

display_name: laboratory-study

metamorphism

display_name: metamorphism

ozone

display_name: ozone

reaction

display_name: reaction

solution

display_name: solution

education

en: Education and science

en: Data set on bromide oxidation by ozone in snow during metamorphism from laboratory study