de: sachdaten zeitreihe mutter sasa tabelle kind

de: Diese Daten beschreiben das durchschnittliche Alter der Mutter bei der Geburt nach Herkunft seit 1993.

kind

display_name: kind

mutter

display_name: mutter

sachdaten

display_name: sachdaten

stadt-zurich

de: Open Data Zürich stellt hier offene Daten aus der Stadt Zürich zur freien Nutzung bereit. Die Stadt Zürich verfügt parallel über ein eigenes Open Data Portal, auf dem Sie auch Anleitungen und Dokumentationen zum Umgang mit Datensätzen finden. Mit wenigen Ausnahmen sind alle Datensätze der Stadt Zürich mit «Creative Commons Zero» lizenziert.

de: Durchschnittsalter der Mütter bei der Geburt nach Herkunft, seit 1993


maintainer: Open Data Zürich

de: gemeinde bevolkerungsbestand zeitreihe sachdaten sasa tabelle geburtsort

state: active

type: dataset

media_type: text/csv

format: CSV

mimetype: text/csv

de: Wirtschaftliche Wohnbevölkerung der Stadt Zürich nach Geburtsort und Geburtsland. Personen, die im Ausland geboren sind, haben lediglich Angaben zum Geburtsland. Bei den in der Schweiz geborenen, werden die Geburtsorte auf Gemeindeebene angegeben.

bevolkerungsbestand

display_name: bevolkerungsbestand

geburtsort

display_name: geburtsort

gemeinde

display_name: gemeinde

sasa

display_name: sasa

tabelle

display_name: tabelle

zeitreihe

display_name: zeitreihe

population

fr: Population

de: Bevölkerung

en: Population

it: Popolazione

fr: Ville de Zurich

de: Stadt Zürich

en: City of Zurich

it: Cità di Zurigo

fr: Vous trouverez ici les données de la ville de Zürich. En parallèle, Open Data Zürich a son propre portail Open Data où vous pouvez trouver également des manuels et des documents sur le traitement des données. À de rares exceptions près, toutes les données publiées par Open Data Zürich sont sous une licence «Creative Commons Zero».

en: Here you find all publicly available data published by Open Data Zürich. In addition, the city of Zurich runs its own Open Data Portal, where you find manuals and documentation about the handling of datasets. With only a few exceptions, all datasets from Open Data Zürich are licensed under «Creative Commons Zero».

it:
Open Data Zürich propone qui dati pubblici della città di Zurigo, pronti alla libera utilizzazione.
La città di Zurigo dispone parallelamente di un proprio portale Open Data, sul quale sono disponibili anche istruzioni e documentazioni per contestualizzare i datasets.
A parte poche eccezioni tutte le datasets della città di Zurigo hanno una licenza «Creative Commons Zero».

political_level: commune

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: ZH - DCAT Harvester

de: Bevölkerung nach Geburtsort und Geburtsland


de: zeitreihe sachdaten zufriedenheit befragung tabelle firma stadtentwicklung firmenbefragung stichprobe

media_type: application/pdf

format: PDF

mimetype: application/pdf

de: Firmenbefragung 2005_Variablen- und Wertebeschreib.xlsx

format: XLS

de:
Die Firmenbefragung der Stadt Zürich ist seit 2005 ein wichtiges Instrument, um die Einschätzungen von Unternehmen und Selbständigen zum Standort Zürich sowie ihre Anliegen und Bedürfnisse zu erfahren. Was halten die in der Stadt Zürich tätigen Firmen vom Standort Zürich, und welche Anliegen und Bedürfnisse haben sie?

Erkenntnisse zu diesen und weiteren Fragen liefert die 2005 zum ersten Mal durchgeführte Firmenbefragung der Stadt Zürich. Die Befragung erfolgte schriftlich mit einem per Post verschickten Fragebogen. Die Ergebnisse der Befragung basieren auf den Antworten von 1205 befragten Firmen, dies entspricht einem Rücklauf von 43 Prozent.
Die Firmenbefragung wurde von DemoSCOPE durchgeführt

befragung

display_name: befragung

firma

display_name: firma

firmenbefragung

display_name: firmenbefragung

stadtentwicklung

display_name: stadtentwicklung

stichprobe

display_name: stichprobe

zufriedenheit

display_name: zufriedenheit

administration

fr: Administration

de: Verwaltung

en: Administration

it: Amministrazione

national-economy

fr: Economie nationale

de: Volkswirtschaft

en: National economy

it: Economia

work

fr: Travail, rémunération

de: Arbeit, Erwerb

en: Work and income

it: Lavoro e reddito

de: Daten der Firmenbefragung 2005 der Stadt Zürich


de: sozialhilfe jugend mutter--und-vaterberatung kinder sachdaten zeitreihe jugendhilfe beratung tabelle mvb kinderhilfe

de:
Anzahl Beratungen der Mütter- und Väterberatung ab 2006.

Die Mütter- und Väterberatung richtet sich an Eltern und andere Bezugspersonen mit Kindern von 0 Jahren bis zum Kindergarteneintritt sowie an werdende Eltern. Sie berät Eltern von Kleinkindern in Alltagsfragen, unter anderem in Fragen zu Schwangerschaft, Geburt und frühkindlicher Entwicklung, zur körperlichen, geistigen und sozialen Gesundheit, Erziehung, familiärem Zusammenleben, zur Konflikt- und Krisenbewältigung.

beratung

display_name: beratung

jugend

display_name: jugend

jugendhilfe

display_name: jugendhilfe

kinder

display_name: kinder

kinderhilfe

display_name: kinderhilfe

mutter--und-vaterberatung

display_name: mutter--und-vaterberatung

mvb

display_name: mvb

sozialhilfe

display_name: sozialhilfe

social-security

fr: Protection sociale

de: Soziale Sicherheit

en: Social security

it: Sicurezza sociale

name: Sozialstatistik / Evaluation, Soziale Dienste, Sozialdepartement


de: sasa wahlen tabelle alter zeitreihe sachdaten nichtwaehlende gemeinderat

de: Die hier ausgewiesenen Zahlen entsprechen der **Anzahl eingegangener Stimmrechtsausweise** am Wahlsonntag bei den Gemeinde- und Stadtratswahlen von 2006, 2010, 2014, 2018 und 2022 aufgeschlüsselt nach Geschlecht und Alter.

alter

display_name: alter

gemeinderat

display_name: gemeinderat

nichtwaehlende

display_name: nichtwaehlende

sachdaten

display_name: sachdaten

sasa

display_name: sasa

wahlen

display_name: wahlen

politics

fr: Politique

de: Politik

en: Politics

it: Politica

stadt-zurich

de: Open Data Zürich stellt hier offene Daten aus der Stadt Zürich zur freien Nutzung bereit. Die Stadt Zürich verfügt parallel über ein eigenes Open Data Portal, auf dem Sie auch Anleitungen und Dokumentationen zum Umgang mit Datensätzen finden. Mit wenigen Ausnahmen sind alle Datensätze der Stadt Zürich mit «Creative Commons Zero» lizenziert.

de: Beteiligung am Urnengang der Stadt- und Gemeinderatswahlen seit 2006 nach Alter und Geschlecht


de: gemeinderat sachdaten zeitreihe wahlen sasa tabelle

de: Anteil der Erstwählenden bei den Stadt- und Gemeinderatswahlen, die effektiv am Urnengang teilgenommen hatten im Vergleich zu allen, die theoretisch zum ersten Mal hätten wählen dürfen.

tabelle

display_name: tabelle

zeitreihe

display_name: zeitreihe

de: Stadt Zürich

de: Beteiligung am Urnengang der Stadt- und Gemeinderatswahlen nach erstmaliger Teilnahme, seit 2010


de: sasa baby tabelle sachdaten zeitreihe kinder namenssuche namen

de: Alle nach Geschlecht und Geburtsjahr aggregierten Vornamen von Neugeborenen mit Wohnsitz in der Stadt Zürich seit 1993.

baby

display_name: baby

namen

display_name: namen

namenssuche

display_name: namenssuche

population

de: Bevölkerung

de: Vornamen neugeborener Mädchen und Knaben mit Wohnsitz in der Stadt Zürich, seit 1993


maintainer: Fachstelle für OGD Basel-Stadt

de: csv

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

license: CC BY 3.0 CH

de: json

media_type: application/json

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

format: JSON

mimetype: application/json

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

legislation

fr: Législation

de: Gesetzgebung

en: Legislation

it: Legislazione

kanton-basel-stadt

fr: Canton de Bâle-Ville

de: Kanton Basel-Stadt

en: Canton of Basel-City

it: Cantone di Basilea-Città

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

political_level: canton

value: BS Kanton Stadt - DCAT Harvester


ga-hta-liste

maintainer: Fachstelle Open-Data-Plattfrm Mobilität Schweiz

title_for_slug: ga-hta-liste

label: GA-HTA-Liste

label: Terms of use

fr: Abonnement général et demi-tarif

en: General season ticket and Half-Fare travelcard list

de: Generalabonnement und Halbtax Liste

it: Abbonamento generale e abbonamento metà prezzo

fr: Un nouvel ensemble de données est désormais disponible sur la plateforme de données ouvertes pour les transports publics en Suisse, qui contient le nombre d'abonnements général et demi-tarif par code postal. La publication de ces données permet, entre autres, d'améliorer les modèles de transports cantonaux et locaux, car leurs développeurs peuvent accéder à des données standardisées et fiables dans toute la Suisse. Pour assurer la protection des données, s'il y a moins de 20 abonnements par code postal, l'enregistrement de données ne contient pas le nombre exact, mais la valeur moyenne du nombre d'abonnements à travers les codes postaux avec moins de 20 abonnements.

de: Ab sofort ist auf der Open-Data-Plattform öV Schweiz ein neuer Datensatz verfügbar, der die Anzahl der General- und Halbtax-Abonnemente pro Postleitzahl enthält. Die Veröffentlichung dieser Daten trägt unter anderem dazu bei, die kantonalen und lokalen Verkehrsmodelle zu verbessern, weil deren Entwicklerinnen und Entwickler auf schweizweit einheitliche und verlässliche Daten zurückgreifen können. Um den Datenschutz zu gewährleisten, enthält der Datensatz bei weniger als 20 Abonnementen pro Postleitzahl nicht die genaue Anzahl, sondern den Mittelwert der Anzahl Abonnemente über die Postleitzahlen mit weniger als 20 Abonnementen.

en: A new data set is now available on the open data platform for public transport in Switzerland, which contains the number of general and half-fare subscriptions per postcode. The publication of this data helps, among other things, to improve the cantonal and local transport models, because their developers can access data that is standardized and reliable across Switzerland. To ensure data protection, if there are fewer than 20 subscriptions per zip code, the data record does not contain the exact number, but the mean value of the number of subscriptions across the zip codes with fewer than 20 subscriptions.

it: Un nuovo set di dati è ora disponibile sulla piattaforma open data per il trasporto pubblico in Svizzera, che contiene il numero di abbonamenti generali e metà prezzo per codice postale. La pubblicazione di questi dati aiuta, tra le altre cose, a migliorare i modelli di trasporto cantonale e locale, perché i loro sviluppatori possono accedere a dati standardizzati e affidabili in tutta la Svizzera. Per garantire la protezione dei dati, se ci sono meno di 20 abbonamenti per codice postale, il record di dati non contiene il numero esatto, ma il valore medio del numero di abbonamenti nei codici postali con meno di 20 abbonamenti.

identifier: Generalabonnement und Halbtax Liste

mobility

fr: Mobilité et transports

de: Mobilität und Verkehr

en: Mobility and Transport

it: Mobilità e trasporti

oevch

fr: Secrétariat des tâches du système d’information à la clientèle (CFF SA)

de: Geschäftsstelle Systemaufgaben Kundeninformation (SBB AG)

en: Business office of Customer Information System Tasks (SBB CFF FFS)

it: Servizio commerciale Attività di sistema Informazione alla clientela (FFS SA)

fr: Le Secrétariat des tâches du système d’information à la clientèle (SKI) publie pour le compte de l’OFT les données de l’ensemble des transports publics de Suisse.

de: Die Geschäftsstelle Systemaufgaben Kundeninformation (SKI) veröffentlicht im Auftrag des BAV die Daten des gesamten öffentlichen Verkehrs der Schweiz

en: Working on behalf of the Swiss Federal Office of Transport (FOT), the Customer Information System Tasks (SKI) business office publishes data on all public transport in Switzerland

it: Il servizio commerciale Attività di sistema Informazione alla clientela (SKI) pubblica, per conto dell’UFT, i dati di tutto il trasporto pubblico in Svizzera.

political_level: other

schweizerische-bundesbahnen-sbb

capacity: public

value: Opendatatransport - DCAT Harvester


de: punktdaten planung standort sachdaten messwerte

de:
**Die Nachführung dieses Datensatzes wurde eingestellt. Stattdessen kann der folgende, wöchentlich aktualisierte, Datensatz [«Daten der automatischen Fuss- und Velozählung - Viertelstundenwerte»](https://data.stadt-zuerich.ch/dataset/verkehrszaehlungen-werte-fussgaenger-velo) verwendet werden.**

Die Zähldaten werden vom Tiefbauamt der Stadt Zürich in eigener Regie erhoben. Die permanenten Velozählstellen sind im gesamten Stadtgebiet installiert. Die Erfassung des Veloverkehrs erfolgt mittels im Strassenbelag eingelassenen Induktionsschlaufen. Bei der Überfahrt erzeugen die Felgen des Velos, sofern sie Metall enthalten, einen elektromagnetischen Impuls, wodurch die Zählung ausgelöst wird. Diese erfolgt vollständig anonym. Die Velodaten sind wichtige Analysegrundlagen zur Beurteilung des Veloaufkommens an den jeweiligen Standorten und deren langfristige Entwicklung. Sie bilden damit eine wichtige Datengrundlage zur Dokumentation der Bedeutung des Veloverkehrs und für die Erfolgskontrolle der Veloförderung.

messwerte

display_name: messwerte

planung

display_name: planung

punktdaten

display_name: punktdaten

standort

display_name: standort

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente

name: Abteilung Mobilität + Verkehr, Tiefbauamt, Tiefbau- und Entsorgungsdepartement

stadt-zurich

de: Stadt Zürich

de: Open Data Zürich stellt hier offene Daten aus der Stadt Zürich zur freien Nutzung bereit. Die Stadt Zürich verfügt parallel über ein eigenes Open Data Portal, auf dem Sie auch Anleitungen und Dokumentationen zum Umgang mit Datensätzen finden. Mit wenigen Ausnahmen sind alle Datensätze der Stadt Zürich mit «Creative Commons Zero» lizenziert.

de: Daten der permanenten Velozählstellen - Stundenwerte (Nachführung eingestellt)


maintainer: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Kantonales Labor

de: wasser seen sport gesundheit kantonzuerich

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

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

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

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

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

gesundheit

display_name: gesundheit

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

seen

display_name: seen

sport

display_name: sport

wasser

display_name: wasser

culture

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

de: Kultur, Medien, Informationsgesellschaft, Sport

en: Culture, media, information society, sport

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

health

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Sanità

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

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

value: ZH-Kt Gesundheitsdirektion - DCAT Harvester


de: kinderbetreuung betreuung kindertagesstatten kita kitas

de: csv

de: Kindertagesstätten im Kanton Thurgau (Stand 31.12) (csv)

license: CC BY 4.0

de: json

de: Kindertagesstätten im Kanton Thurgau (Stand 31.12) (json)

de: Der Datensatz enthält eine Auflistung der Kindertagesstätten im Kanton Thurgau mit Informationen zum Standort, der Anzahl bewilligter Plätze, der Trägerschaft (Rechtsform) und der Qualitätslabels.Datenstand: 31.12 (ab 2022)Für Daten zu früheren Jahren siehe: Daten Kindertagesstätten Stand Oktober 2019Daten Kindertagesstätten Stand August 2020

betreuung

display_name: betreuung

kinderbetreuung

display_name: kinderbetreuung

kindertagesstatten

display_name: kindertagesstatten

kita

display_name: kita

kitas

display_name: kitas

education

fr: Education, science

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

it: Formazione e scienza

population

fr: Population

de: Bevölkerung

en: Population

it: Popolazione

social-security

de: Soziale Sicherheit

kanton-thurgau

fr: Canton de Thurgovie

de: Kanton Thurgau

en: Canton of Thurgau

it: Cantone di Turgovia

de: Der Kanton Thurgau veröffentlicht hier schrittweise OGD-Datensätze der kantonalen Verwaltung.

value: TG-Kt DCAT Harvester


maintainer: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Coronavirus-Hotline

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

label: Informationen des Kantons Zürich zum Coronavirus

de: COVID_19 Sterbeorte Kanton Zürich pro Tag ab 15.03.2020

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

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

altersheime

display_name: altersheime

alterspflegeheime

display_name: alterspflegeheime

corona

display_name: corona

krankheiten

display_name: krankheiten

pflegeheime

display_name: pflegeheime

spitaeler

display_name: spitaeler

todesfaelle

display_name: todesfaelle


name: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Coronavirus-Hotline

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

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

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

label: Abwasserreinigungsanlagen im Kanton Zürich

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

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

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

de:
Dreimal* wöchentliche SARS-CoV-2-RNA-Messungen aus Proben von dreizehn über den Kanton Zürich verteilten Abwasserreinigungsanlagen (ARA). Die analysierten Werte werden einige Tage darauf publiziert (einmal wöchentlich jeweils am Mittwoch).  Daten enhalten: 'SARS-CoV-2 RNA im Rohabwasser pro 100'000 Personen', 'Zufluss zur ARA in Kubikmeter pro Tag', 'Einzugsgebiet (Anzahl an die ARA angeschlossene Einwohner:innen)'. Wichtiger Hinweis: Die Messungen von SARS-CoV-2-RNA im Abwasser unterliegen teilweise erheblichen Messfehlern. Eine Interpretation der Abwassermessungen von SARS-CoV-2 im Vergleich zu den Fallzahlen ist daher nur über längere Zeiträume aussagekräftig und hängt von der gewählten Skala ab. Die Daten sollten daher mit Vorsicht interpretiert werden, da ein grosser Spielraum für Fehlinterpretationen besteht. Im Zeitraum von Januar bis Anfang März 2022 wurde die Aktualisierung der Daten pausiert, um die Abweichungen des Abwassermonitorings von den gemeldeten positiven Fallzahlen zu untersuchen. Nachdem die Methode an die vorherrschende Virusvariante angepasst worden ist, werden die Daten rückwirkend ab Januar 2022 weiter aktualisiert.
Ab Januar 2023 wird die Beprobung auf die ARAs Bülach, Dietikon, Illnau-Effretikon, Winterthur und Zürich (Werdhölzli) reduziert.

bezirke

display_name: bezirke

gesundheit

display_name: gesundheit

health

de: Gesundheit

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: COVID_19 Abwassermonitoring im Kanton Zürich ab 30.05.2021


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

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

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

mobility

de: Mobilität und Verkehr

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

de: COVID_19 Einreisequarantäne Kanton Zürich ab 06.07.2020 bis 15.08.2021


de: spitaeler kantonzuerich spitalpatientinnen covid-19 spitalpatient corona

de: COVID_19 Belegung Intensivpflege Kanton Zürich ab 29.10.2020

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

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

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

spitalpatient

display_name: spitalpatient

spitalpatientinnen

display_name: spitalpatientinnen


name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: aufenthalt fluechtlinge kantonzuerich

label: Ukraine: Bundesrat aktiviert Schutzstatus S für Menschen aus der Ukraine (admin.ch)

label: Status S im Kanton Zürich: Von Schutzsuchenden zu Arbeitskräften?

label: Ukraine-Hilfe

de: Bestandesdaten der ausländischen Wohnbevölkerung im Kanton Zürich mit Aufenthaltsstatus 'Schutzbedürftige'

de: Aus Datenschutzgründen werden Zellenwerte, in deren Berechnung Merkmale mit weniger als drei Fällen eingehen, als '-' angegeben.

de: Die Daten werden monatlich aktualisiert (jeweils ungefähr am 15. Tag des Folgemonats). Die Quelldaten stammen aus dem Zentralen Migrationsinformationssystem ZEMIS des Staatssekretariats für Migration SEM.

aufenthalt

display_name: aufenthalt

fluechtlinge

display_name: fluechtlinge

population

de: Bevölkerung

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.

value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester

de: Ausländische Wohnbevölkerung mit Schutzstatus S im Kanton Zürich, 10-Jahres-Altersklassen und Geschlecht


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

label: Readme: Ansteckungswege

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich - Ansteckungskontext 2020 Total

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

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich - Ansteckungskontext 2020 rollend

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

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

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

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

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

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

health

de: Gesundheit

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: COVID_19 Contact Tracing Kanton Zürich ab 14.05.2020 bis 30.03.2022


maintainer: Siegfried Heinzl

de: wohnungen zimmerzahl

de: csv

de: Wohnungsbestand nach Zimmerzahl, Gemeinde und Jahr (ab 1994) (csv)

de: json

de: Wohnungsbestand nach Zimmerzahl, Gemeinde und Jahr (ab 1994) (json)

de: Fortschreibung des Wohnungsbestands (bis 2014), Gebäude- und Wohnungsstatistik (ab 2015)

wohnungen

display_name: wohnungen

zimmerzahl

display_name: zimmerzahl

construction

fr: Construction, logement

de: Bau- und Wohnungswesen

en: Construction and housing

it: Costruzione e abitazione

kanton-basel-landschaft

fr: Canton de Bâle-Campagne

de: Kanton Basel-Landschaft

en: Canton of Basel-Country

it: Cantone di Basilea-Campagna

de:
Der Kanton Basel-Landschaft veröffentlicht nach und nach Open Government Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen.
Weitere Informationen unter https://ogd.bl.ch/

value: BL - DCAT


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

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

label: Informationen des Kantons Zürich zur Coronavirus-Impfung

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

alter

display_name: alter

altersgruppen

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altersklassen

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geschlecht

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wohnsitz

display_name: wohnsitz

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

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

de: COVID_19 Impfkampagne im Kanton Zürich ab 18.01.2021 bis 12.10.2022


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

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

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

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

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich nach Bezirk und Kalenderwoche ab 24.02.2020 bis 03.01.2023

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

de: COVID_19 Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests im Kanton Zürich nach Altersklasse und Kalenderwoche ab 25.05.2020 bis 03.01.2023

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

de: COVID_19 Verteilung der Fälle im Kanton Zürich nach Altersklasse, Geschlecht und Kalenderwoche ab 24.02.2020 bis 03.01.2023

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

de: COVID_19 Anteil der positiven SARS-CoV-2 Tests im Kanton Zürich nach Kalenderwoche ab 25.05.2020  bis 03.01.2023

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

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

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

de: COVID_19 Verteilung der Fälle im Kanton Zürich nach Postleitzahl ab 09.07.2020 bis 03.01.2023

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

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich pro Tag ab 27.02.2020 bis 03.01.2023

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

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich nach Alter und Geschlecht bis 03.01.2023

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

de:
Die Fallzahlen umfassen die im Kanton Zürich getesteten Personen. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Ab 9. März 2020 galt ein neues Testregime: Nur noch Personen, die schwere Symptome zeigten, ein erhöhtes Komplikationsrisiko besassen oder in direktem Kontakt mit PatientInnen oder BewohnerInnen von Alters- und Pflegeheimen standen, wurden getestet. Seit dem 27. April 2020 empfiehlt das Bundesamt für Gesundheit BAG zusätzlich Personen zu testen, die Symptome einer akuten Atemwegserkrankung zeigen, Muskelschmerzen oder Geruchs- oder Geschmacksverlust aufweisen.
Die Testkosten werden seit dem 01. Januar 2023 nicht mehr vom Bund übernommen. Somit wird eine Reduktion der Anzahl durchgeführter Tests und einer Erhöhung der Dunkelziffer der Fallzahlen erwartet. Aus diesem Grund wird die Aktualisierung der Test- und Fallzahlen per 03.01.2023 eingestellt.

corona

display_name: corona

gemeinden

display_name: gemeinden

krankheiten

display_name: krankheiten

health

de: Gesundheit

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: COVID_19 Fallzahlen Kanton Zürich ab 27.02.2020 bis 03.01.2023


maintainer: Tamara Bobst

de: schweizerinnen auslanderinnen

de: json

de: Mittlere Wohnbevölkerung nach Nationalität, Gemeinde und Jahr (ab 1980) (json)

de: csv

de: Mittlere Wohnbevölkerung nach Nationalität, Gemeinde und Jahr (ab 1980) (csv)

de: Kantonale BevölkerungsstatistikDie mittlere Wohnbevölkerung entspricht dem gewichteten Durchschnitt der Quartalsbestände aus der kantonalen Bevölkerungsstatistik. Sie hat damit einen anderen zeitlichen Bezug als der in der kantonalen Bevölkerungsstatistik übliche Jahresendbestand. Die mittlere Wohnbevölkerung dient als Grundlage, wenn das Mittel der im Kanton niedergelassenen Personen über das gesamte Jahr interessiert und wird beispielsweise für die Berechnung des Baselbieter Finanzausgleichs verwendet. Die Berechnungsformel lautet von unten nach oben gerechnet wie folgt: ((1 x 4. Quartal Vorjahr) + (2 x 1. Quartal Jahr) + (2 x 2. Quartal Jahr) + (2 x 3. Quartal Jahr) + (1 x 4. Quartal Jahr)) / 8.

auslanderinnen

display_name: auslanderinnen

schweizerinnen

display_name: schweizerinnen

population

de: Bevölkerung

kanton-basel-landschaft

de: Kanton Basel-Landschaft

de:
Der Kanton Basel-Landschaft veröffentlicht nach und nach Open Government Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen.
Weitere Informationen unter https://ogd.bl.ch/


maintainer: Gemeindeamt des Kantons Zürich

de: gemeindefinanzen gemeinden

de: Bilanzwert der langfristigen Schulden [Fr./Einw.]

de: Bilanzwert der langfristigen Schulden pro Kopf pro konsolidierte Gemeinde.

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

national-economy

fr: Economie nationale

de: Volkswirtschaft

en: National economy

it: Economia

gemeindeamt-kanton-zuerich

de: Gemeindeamt Kanton Zürich

de: Das Gemeindeamt des Kantons Zürich hilft den Gemeinden, sich in Übereinstimmung mit dem kantonalen Recht zu organisieren. Mit dem Finanzausgleich stellt das Amt sicher, dass alle Gemeinden ihre Grundaufgaben erfüllen können. Daneben obliegen dem Gemeindeamt die kantonalen Aufgaben des Zivilstands-, Einbürgerungs- und Einwohnerwesens. Schliesslich ist das Gemeindeamt Aufsichtsstelle 2. Instanz (nach den Bezirksräten) hinsichtlich Organisation, Haushaltführung, Rechnungslegung sowie Aufsichtsbehörde über die Kindes- und Erwachsenenschutzbehörden.

value: ZH-Kt Gemeindeamt - DCAT Harvester


fr: federal votation

de: abstimmung national

it: votazione nazionale

label: Descripziun dal format

label: Formatbeschreibung

label: Descrizione del formato

label: Description du format

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identifier: csv

rm: Resultats finals da la votaziun federala "Bundesbeschluss vom 19. Dezember 2008 über den Verzicht auf die Einführung der allgemeinen Volksinitiative", 27 da settember 2009, Kanton Basel-Landschaft, ordinà tenor vischnancas.

fr: Résultats finaux du vote fédéral "Bundesbeschluss vom 19. Dezember 2008 über den Verzicht auf die Einführung der allgemeinen Volksinitiative", 27 septembre 2009, Kanton Basel-Landschaft, répartis par municipalités.

de: Schlussresultate der eidgenössischen Abstimmung "Bundesbeschluss vom 19. Dezember 2008 über den Verzicht auf die Einführung der allgemeinen Volksinitiative", 27. September 2009, Kanton Basel-Landschaft, aufgeschlüsselt nach Gemeinden.

it: Risultati finali della votazione federale "Bundesbeschluss vom 19. Dezember 2008 über den Verzicht auf die Einführung der allgemeinen Volksinitiative", 27 settembre 2009, Kanton Basel-Landschaft, suddivisi per municipalit.

abstimmung

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federal

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nazionale

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fr: Politique

de: Politik

en: Politics

it: Politica

value: BL - Abstimmungen


schwermetallbelastung-des-bodens

title_for_slug: schwermetallbelastung-des-bodens

fr: SPARQL Endpoint avec présélection du graphe

de: SPARQL Endpoint mit Vorauswahl des Graph

en: SPARQL Endpoint with graph preselection

media_type: application/sparql-query

format: SPARQL

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media_type: text/html

format: HTML

mimetype: text/html

fr: Les données mesurées sont des moyennes des concentrations de métaux lourds relevées sur les 20 cm supérieurs du sol sur 100 sites d'observation à long terme de l'Observatoire national des sols (NABO).

de: Bei den Messdaten handelt es sich um Erhebungsmittelwerte von Schwermetallkonzentrationen in den obersten 20 cm des Bodens von rund 100 Dauerbeobachtungsstandorten der Nationalen Bodenbeobachtung NABO.

en: The measurement data are the surveyed mean values of heavy metal concentrations recorded in the top 20 cm of the soil in around 100 permanent monitoring sites operated by the Swiss National Soil Monitoring Network (NABO).

it: I dati misurati sono valori medi delle concentrazioni di metalli pesanti rilevate nei 20 cm dello strato superiore del suolo presso circa 100 siti di osservazione a lungo termine dell'Osservatorio nazionale dei suoli (NABO).

agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

de: Land- und Forstwirtschaft

en: Agriculture, forestry

it: Agricoltura, selvicoltura

territory

de: Raum und Umwelt

bundesamt-fur-umwelt-bafu

fr: Office fédéral de l'environnement OFEV

de: Bundesamt für Umwelt BAFU

en: Federal Office for the Environment FOEN

it: Ufficio federale dell'ambiente UFAM

fr: L’autorité compétente pour les questions environnementales. Il est à ce titre chargé de gérer les ressources naturelles selon les principes du développement durable et de protéger l’homme contre les dangers naturels et l’environnement contre les pollutions.

de: Die Fachbehörde für die Umwelt. Es ist zuständig für die nachhaltige Nutzung der natürlichen Ressourcen sowie für den Schutz des Menschen vor Naturgefahren und den Schutz der Umwelt vor übermässigen Belastungen.

en: The federal environmental authority. It is responsible for ensuring that natural resources are used sustainably, that the public is protected against natural hazards, and that the environment is protected from unacceptable adverse impacts.

it: Il servizio specializzato in materia ambientale, è competente per quanto riguarda l'utilizzazione sostenibile delle risorse naturali, la protezione delle persone dai pericoli naturali e dell'ambiente da un inquinamento eccessivo.

political_level: confederation

value: LINDAS DCAT Harvester BAFU

fr: Pollution du sol par les métaux lourds

de: Schwermetallbelastung des Bodens

en: Heavy Metal Soil Contamination

it: Carico di metalli pesanti nel suolo


name: Fachstelle Open Government Data des Kantons Zürich

label: DCAT-AP CH – The Swiss Application Profile for Data Portals and Catalogues

label: Datenkatalog

de: API-Endpoint für Datensätze im Metadatenkatalog des Kantons Zürich

de: Enthält alle aktuell im Metadatenkatalog des Kantons Zürich enthaltenen Datensätze mit ihren Metadaten: (1) häufig nachgefragte Excel-Tabellen, (2) Indikatoren aus dem Gemeindeporträt, (3) Publikationen des Statistischen Amts sowie (4) offene Behördendaten des Kantons Zürich (ausgenommen offene Geodaten).

de: Enthält alle aktuell im Metadatenkatalog des Kantons Zürich enthaltenen Datensätze mit ihren Metadaten. Folgt dem Metadaten-Standard 'DCAT-AP CH v1' (eCH-0200).

fachstelle-ogd-kanton-zuerich

de: Fach- und Koordinationsstelle Open Government Data Kanton Zürich

de: Die Fach- und Koordinationsstelle Open Government Data (OGD) ist das kantonale Kompetenzzentrum für offene Behördendaten im Statistischen Amt. Wir unterstützen die Organisationseinheiten und Organe des Kantons bei der Bereitstellung ihrer nicht schützenswerten Daten als Open Data.

value: ZH-Kt Fachstelle OGD - DCAT Harvester

de: Web Service des Metadatenkatalogs des Kantons Zürich


maintainer: Andrin Caviezel

en: rockfall-experiments deposition-points stonenodedata induced-rockfall rockfall-runout sensor-stream stonenode rockfall natural-hazards dem

en: Induced Rockfall Data, Tschamut, GR

en:
 Induced Rockfall Experimental Data, Tschamut, GR, Switzerland

The archive contains site specific geographical data as well as the deposition points of manually induced rockfall by releasing differently shaped boulders with 30–80 kg of mass. Additionally availabe are the StoneNode v1.0 sensor streams for the equipped rocks.

The _OverviewFigures_ file serves as quick representation of the included data. It also contains the overview table for the rock masses in order to set the dimensions accordingly in RAMMS::ROCKFALL.

The archive contains the following folders:
<\ul>
* DEM: ArcGIS compatible DEM Tschamut_DEM_2m (grid resolution of 2 m) as well as the .asc grid used in RAMMS::ROCKFALL simulations
* _DepositionPoints_: containing two folders _RF Tschamut Frozen_ and _RF Tschamut WET_ containing each a shapefile with the complete deposition data of each series as well as deposition shapfiles for each rock shape.
* _DigitizedRocks_: Digitized point clouds of the used rocks as used for RAMMS::ROCKFALL simulations (.pts files) (dimensions have to be checked).
* _Orthofoto_: Orthophoto of the experimental site obtained via UAV with 5 cm resolution.

format: ZIP

en: StoneNode v1.0 Data for equipped experimental Runs.

en: Corresponding StoneNode v1.0 data streams belonging to the deposition points.

format: SERVICE

en:
 Dataset of an experimental campaign of induced rockfall in Tschamut, Grisons, Switzerland.

The data archive contains site specific geographical data such as DEM and orthophoto as well as the deposition points of manually induced rockfall by releasing differently shaped boulders with 30–80 kg of mass. Additionally available are all the StoneNode data streams for rocks equipped with a sensor. The data set consists of

* Deposition points from two series (wet (27/10/2016) and frozen (08/12/2016) ground)
* Digital Elevation Model (grid resolution 2 m) obtained via UAV
* Orthophoto (5 cm resolution) obtained via UAV
* Digitized rock point clouds (.pts input files for RAMMS::ROCKFALL)
* StoneNode v1.0 raw data stream for equipped rocks.

Further information is found in

* A. Caviezel et al., _Design and Evaluation of a Low-Power Sensor Device for Induced Rockfall Experiments_, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2018, 67, 767-779, http://ieeexplore.ieee.org/document/8122020/
* P. Niklaus et al., _StoneNode: A low-power sensor device for induced rockfall experiments_, 2017 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS), 2017, 1-6, http://ieeexplore.ieee.org/document/7894081/

dem

display_name: dem

deposition-points

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display_name: stonenode

stonenodedata

display_name: stonenodedata

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.

value: Envidat Harvester

en: Induced Rockfall Dataset (Small Rock Experimental Campaign), Tschamut, Grisons, Switzerland


maintainer: Albrecht von Boetticher

en: murgang hangmuren debris-flow natural-hazard barrier-impact-simulation interfoam dberisintermixing finite-volumes shallow-landslide

media_type: application/zip

en:
This version of debrisInterMixing is based on OpenFOAM Version 4.x and was tested on Ubuntu 18.04.1 LTS.
Please follow the instructions given in ReadMe_debrisInterMixing4.pdf for installation.

mimetype: application/zip

en: Installation Instructions for debrisInterMixing-6

en: These are the installation instructions for debrisInterMixing4

en: debrisInterMixing for OF-Version 6

en:
Here the updated versions of debrisInterMixing are provided for download. The first OpenFoam-compatible Version 2.3.x are available as supplement to v. Boetticher, A., Turowski, J. M., McArdell,W. B., Rickenmann, D., Hürlimann, M., Scheidl, C., and Kirchner, J. W.: DebrisInterMixing-2.3: A Finite Volume solver for three dimensional debris flow simulations based on two calibration parameters. Part two: model validation with experiments. Geoscientific Model Development, 10, 11: 3963-3978. doi: 10.5194/gmd-10-3963-2017.
DebrisInterMixing is a Volume-of-Fluid based Finite Volume code that accounts for shear-thinning sensitive shares of fine sediment suspension together with pressure-sensitive components of the gravel grains within debris flow mixtures. All model properties can be derived from a material sample except for a grid-sensitive calibration parameter.
For more information, please contact albrecht.vonboetticher@wasserbau.ch.

barrier-impact-simulation

display_name: barrier-impact-simulation

dberisintermixing

display_name: dberisintermixing

debris-flow

display_name: debris-flow

finite-volumes

display_name: finite-volumes

hangmuren

display_name: hangmuren

interfoam

display_name: interfoam

murgang

display_name: murgang

natural-hazard

display_name: natural-hazard

shallow-landslide

display_name: shallow-landslide

education

fr: Education, science

en: Education and science

en: Three-dimensional debris flow simulation tool debrisInterMixing


maintainer: Franziska Koch

en: gps snow-depth snow-cover liquid-water-content snow

en: Dataset with GPS-derived snow cover properties and validation data

en: This file includes the data as described in the Read-me file.

en: Read-me

en: The read-me file contains the description of the data provided.

en:
This data set includes GPS-derived snow water equivalent (SWE), snow depth (HS) and liquid water content (LWC) data for three entire snow-covered seasons (2015-2016, 2016-2017, 2017-2018) at the study plot Weissfluhjoch 2540 m a.s.l. (Davos, Switzerland). The procedure to derive these snow properties is described in Koch et al. (2019). The novel approach is based on a combination of GPS signal attenuation and time delay.

The dataset also includes corresponding validation data for SWE and HS measured at Weissfluhjoch, and some additional meteorological data used for interpretation of the snow cover evolution.

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

These data are the basis of the following publication:
> Koch, F., Henkel, P., Appel, F., Schmid, L., Bach, H., Lamm, M., Prasch, M., Schweizer, J., and Mauser, W., 2019. Retrieval of snow water equivalent, liquid water content and snow height of dry and wet snow by combining GPS signal attenuation and time delay. Water Resources Research, 55(5), 4465-4487. https://doi.org/10.1029/2018WR024431

gps

display_name: gps

liquid-water-content

display_name: liquid-water-content

snow

display_name: snow

snow-cover

display_name: snow-cover

snow-depth

display_name: snow-depth

en: GPS-derived data of SWE, HS and LWC and corresponding validation data


weather-station-klosters

maintainer: Maxime Hervo

title_for_slug: weather-station-klosters

en: wind raclets weather temperature klosters precipitation

en: Weather Station Klosters

en: All in one weather station measuring temperature (°C), humidity (%), wind (m s‾ ¹) and precipitation type. The time format is: number of days from January 0, 0000, UTC.

en: A weather station (Lufft WS600) measured meteorological parameters at Klosters (LON: 9.880413, LAT: 46.869019). Detailed information on the specifications can be found [here](https://www.lufft.com/products/compact-weather-sensors-293/ws600-umb-smart-weather-sensor-1832/productAction/outputAsPdf/).

klosters

display_name: klosters

precipitation

display_name: precipitation

raclets

display_name: raclets

temperature

display_name: temperature

weather

display_name: weather

wind

display_name: wind

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.


maintainer: Leo Gallus Bont

en: forest geoprocessing qgis accessible-forest openstreetmap seilaplan

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

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

en: Digitised sample perimeter

en: Forest vector data (for sample forest range)

en: Preview

media_type: image/png

format: PNG

mimetype: image/png

en: Juypter Notebook for Data Preparation (online)

media_type: ipynb

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

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

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


global-cryosphere-watch-data-survey

maintainer: Mathias Bavay

title_for_slug: global-cryosphere-watch-data-survey

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

en: Third party data usage

en: Data interoperability survey

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

automatic-publication

display_name: automatic-publication

data-exchange

display_name: data-exchange

data-portal

display_name: data-portal

data-usage

display_name: data-usage

gcw

display_name: gcw

education

en: Education and science

en: Global Cryosphere Watch data survey


maintainer: James W. Kirchner

en: plynlimon deuterium tracer precipitation catchment streamflow chloride stable-water-isotopes

en: Data Set Documentation

en: This file contains a documentation of the data sets, including references to other helpful documentations.

en: 7-hourly stable water istopes

media_type: text/plain

en: Data set of 7-hourly stable water isotope data measured at Carreg Wen (precipitation) and Upper Hafren (streamflow).

format: TXT

mimetype: text/plain

en: Weekly stable water isotopes

en: Data set of weekly stable water isotope data collected at Carreg Wen (precipitation) and Lower Hafren and Tanllwyth (streamflow).

en: The data base contains timeseries of stable water isotopes in precipitation and streamflow at Plynlimon, Wales, UK. One data set contains weekly stable water isotope data from the Lower Hafren and Tanllwyth catchments, and the other data set contains 7-hourly stable water isotope data from Upper Hafren. Both data sets also include chloride concentrations in precipitation and streamflow.

catchment

display_name: catchment

chloride

display_name: chloride

deuterium

display_name: deuterium

plynlimon

display_name: plynlimon

stable-water-isotopes

display_name: stable-water-isotopes

streamflow

display_name: streamflow

tracer

display_name: tracer

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: Stable water isotopes in precipitation and streamflow at Plynlimon, Wales, UK


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Field station data (VSF)

en: Data file.

en: Site photo of the field station (VSF)

media_type: image/jpeg

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

mimetype: image/jpeg

en: Site photo of the forest station (VSB)

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

en: Site aerial photo (Visp)

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

en: Forest station data (VSB)

en: Data plot of the field station (VSF)

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

en: Data plot of the forest station (VSB)

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 Visp in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (VSB) with Scots pine (_Pinus sylvestris_; 40-80 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, VSF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Visp 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: Visp, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


ceilometer-klosters

maintainer: EnviDat Support

title_for_slug: ceilometer-klosters

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

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

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: Ceilometer Klosters


en: functional-taxonomic-groups liverwort lichen madeira-island lichen-growth-form photobiont climate-change-impact endemic-species bryophyte functional-taxonomic-group climate-change disturbance bryophyte-life-strategy moss endemic elevational-gradient lichen-growthform biodiversity

en: MadCrypto – Bryophyte and macrolichen diversity in laurel forests of Madeira

en:
This dataset includes species lists of bryophytes and macrolichens (presence/absence) sampled on the forest floor and on trees in disturbed and undisturbed plots along elevation gradients in the laurel forests of Madeira island. It also contains species specific information (bryophytes: red list status, endemic status, taxonomic group, life strategy; macrolichens: photobiont type, growth form) as well as plot information (Plot_ID, sampling date, coordinates, elevation a.s.l. (m), disturbance type, sampled host tree species).

The dataset was used for the paper
Boch S, Martins A, Ruas S, Fontinha S, Carvalho P, Reis F, Bergamini A, Sim-Sim M (2019) Bryophyte and macrolichen diversity show contrasting elevation relationships and are negatively affected by disturbances in laurel forests of Madeira island. Journal of Vegetation Science.

en:
This dataset includes species lists of bryophytes and macrolichens (presence/absence) sampled on the forest floor and on trees in disturbed and undisturbed plots along elevation gradients in the laurel forests of Madeira island. It also contains species specific information (bryophytes: red list status, endemic status, taxonomic group, life strategy; macrolichens: photobiont type, growth form) as well as plot information (Plot_ID, sampling date, coordinates, elevation a.s.l. (m), disturbance type, sampled host tree species).

The dataset was used for the paper
Boch S, Martins A, Ruas S, Fontinha S, Carvalho P, Reis F, Bergamini A, Sim-Sim M (2019) Bryophyte and macrolichen diversity show contrasting elevation relationships and are negatively affected by disturbances in laurel forests of Madeira island. Journal of Vegetation Science 30: 1122–1133.

The excel file contains 5 sheets:
1) Plot information
2) Bryophyte data with species specific information, separated per substrate
3) Macrolichen data with species specific information, separated per substrate
4) Bryophyte data with species specific information (plot level data). Species lists of the two substrates were merged; if one substrate in a plot hosted a species identified only to genus level (genus spec.) but the second investigated substrate hosted an identified species of the same genus, we removed the genus spec. entry in the particular plot. The species list of sheet 2 and 4 might therefore differ slightly.
5) Macrolichen data with species specific information (plot level data). Species lists of the two substrates were merged; if one substrate in a plot hosted a species identified only to genus level (genus spec.) but the second investigated substrate hosted an identified species of the same genus, we removed the genus spec. entry in the particular plot. The species list of sheet 3 and 5 might therefore differ slightly.

biodiversity

display_name: biodiversity

bryophyte

display_name: bryophyte

bryophyte-life-strategy

display_name: bryophyte-life-strategy

climate-change-impact

display_name: climate-change-impact

disturbance

display_name: disturbance

elevational-gradient

display_name: elevational-gradient

endemic

display_name: endemic

endemic-species

display_name: endemic-species

functional-taxonomic-group

display_name: functional-taxonomic-group

functional-taxonomic-groups

display_name: functional-taxonomic-groups

lichen

display_name: lichen

lichen-growth-form

display_name: lichen-growth-form

lichen-growthform

display_name: lichen-growthform

liverwort

display_name: liverwort

madeira-island

display_name: madeira-island

moss

display_name: moss

photobiont

display_name: photobiont


root-traits

maintainer: Ivano Brunner

title_for_slug: root-traits

en: soil-coring fine-root-traits belowground-biomass ingrowth-cores drought

en: Root-traits

en:
Fine-root traits of Scots pine in response to enhanced soil water availability deriving from long-term irrigation in the Pfynwald

Data_Fig.1.xlsx
Fine-root biomass of the topsoil (0-10 cm) in the dry and irrigated treatment of the Scots pine forest of the years 2003 to 2016 recorded by soil coring

Data_Tab1+2_2005.xlsx
Fine-root traits from roots of ingrowth cores from 2005 after two years of growth in the dry and irrigated treatment of the Scots pine forest

Data_Tab1+2_2016.xlsx
Fine-root traits from roots of ingrowth cores from 2016 after two years of growth, and from roots of the soil-coring sampling from 2016 in the dry and irrigated treatment of the Scots pine forest

belowground-biomass

display_name: belowground-biomass

drought

display_name: drought

fine-root-traits

display_name: fine-root-traits

ingrowth-cores

display_name: ingrowth-cores

soil-coring

display_name: soil-coring


greenland-shrubs-and-microclimate

maintainer: Nathalie Chardon

title_for_slug: greenland-shrubs-and-microclimate

en: accessible-shrub-forest climate arctic validation field-data sdm

en: GitLab Repository

media_type: .zip

en: Zip drive of GitLab repository contents (https://gitlab.com/nathaliechardon/gl_microclim).

en: Kangerluarsunnguaq

media_type: .csv

en:
 Collected August 2020 (PI: Nathalie Isabelle Chardon)

These data collected August 2020 (PI: Nathalie Isabelle Chardon). Please contact N. I. Chardon (nathalie.chardon_at_gmail.com) for individual quadrat (i.e. 1 m x 1 m) data, which are averaged at the 90 m spatial grid here.

 COLUMN ABBREVIATIONS

 Metadata for 90 m spatial grid

id: sampling zone and unique 90 m grid identifier

long: WGS84 longitude

lat: WGS84 latitude

x_stere: longitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

y_stere: latitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

date: sampling day.month.year

 Species presence [1] or absence [0] at grid level

alcr: _Alnus crispa_

bena: _Betula nana_

dila: _Diapensia lapponica_

emni: _Empetrum nigrum_

hahy: _Harimanella hypoides_

lopr: _Loiseleuria procumbens_

oxpa: _Oxycoccus palustre_

phca: _Phyllodoce caerulea_

rhod: _Rhododendron_ sp.

saar: _Salix arctica_

sagl: _Salix glauca_

sahe: _Salix herbacea_

vaul: _Vaccinium uliginosum_

drin: _Dryas integrifolia_

thpr: _Thymus praecox_

 Habitat characteristics [% cover]

shrub: all shrub species

gram: graminoids

forb: forbs

bryo: bryophytes

lich: lichens

litt: litter

bare: bare ground

stone: stones (> 2 cm)

org: organic crust

 Shrub species height (maximum vegetative height) [mm] and cover (estimated in 1x1 m quadrat) [%]

alcr_c: _Alnus crispa_ cover

alcr_h: _Alnus crispa_ height

bena_c: _Betula nana_ cover

bena_h: _Betula nana_ height

dila_c: _Diapensia lapponica_ cover

dila_h: _Diapensia lapponica_ height

emni_c: _Empetrum nigrum_ cover

emni_h: _Empetrum nigrum_ height

hahy_c: _Harimanella hypoides_ cover

hahy_h: _Harimanella hypoides_ height

lopr_c: _Loiseleuria procumbens_ cover

lopr_h: _Loiseleuria procumbens_ height

oxpa_c: _Oxycoccus palustre_ cover

oxpa_h: _Oxycoccus palustre_ height

phca_c: _Phyllodoce caerulea_ cover

phca_height: _Phyllodoce caerulea_ height

rhod_c: _Rhododendron_ sp. cover

rhod_h: _Rhododendron_ sp. height

saar_c: _Salix arctica_ cover

saar_h: _Salix arctica_ height

sagl_c: _Salix glauca_ cover

sagl_h: _Salix glauca_ height

sahe_c: _Salix herbacea_ cover

sahe_h: _Salix herbacea_ height

vaul_c: _Vaccinium uliginosum_ cover

vaul_h: _Vaccinium uliginosum_ height

drin_c: _Dryas integrifolia_ cover

drin_h: _Dryas integrifolia_ height

 Community characteristics

rich_pa: shrub species richness at grid level

rich: shrub species richness averaged across 3 1x1 m sampling quadrats per grid

shan: Shannon diversity (‘vegan’ package; Oksanen et al. 2019)

comp_bena: shrub competition on _Betula nana_ (i.e. summed cover of non-_B. nana_ species) [% cover]

comp_sagl: shrub competition on _Salix glauca_ (i.e. summed cover of non-_S. glauca_ species) [% cover]

ht_cwm: maximum shrub canopy height (i.e. community weighted mean by abundance of maximum shrub height) [mm]

 Topography and terrain wetness (calculated from)

tcws: Tasseled Cap Wetness component (Sentinal images)

slope: slope angle (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

twi: SAGA wetness index (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015)

asp: aspect (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

 Downscaled climate (time series 1984 – 2013)

insoljja: average June-August insolation [MJ cm-2 yr-1]

precipmam: cumulative March-May precipitation [mm]

tempcont: yearly maximum – minimum temperature [ºC]

tempmin: yearly minimum temperature [ºC]

precipjja: cumulative June-August precipitation [mm]

tempjja: average maximum June-August temperature [ºC]

tempmax: yearly maximum temperature [ºC]

en: Nuup Kangerlua

en:
 Collected July-August 2011-2013 (PI: Jacob Nabe-Nielsen)

These data collected July-August 2011-2013 (PI: Jacob Nabe-Nielsen). Please contact J. Nabe-Nielsen (jnn_at_ecos.au.dk) to request access to data on all surveyed shrub species. Available here are only data used in Chardon et al. 2022.

 COLUMN ABBREVIATIONS

 Metadata for 90 m spatial grid

year: sampling year

alt: average altitude of grid as recorded during field surveys [m]

long: WGS84 longitude

lat: WGS84 latitude

x_stere: longitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

y_stere: latitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

 Species presence [1] or absence [0] at grid level

pa_bena: _Betula nana_

pa_sagl: _Salix glauca_

 Shrub species cover (calculated from pin hits in 0.7 x 0.7 m frame, based on total of 25 hits) [%]

cov_bena: _Betula nana_ cover

cov_sagl: _Salix glauca_ cover

 Downscaled climate (time series 1984 – 2013)

tempjja: average maximum June-August temperature [ºC]

tempmax: yearly maximum temperature [ºC]

tempmin: yearly minimum temperature [ºC]

tempcont: yearly maximum – minimum temperature [ºC]

precipmam: cumulative March-May precipitation [mm]

precipjja: cumulative June-August precipitation [mm]

insoljja: average June-August insolation [MJ cm-2 yr-1]

 Topography and terrain wetness (calculated from)

twi: SAGA wetness index (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015)

slope: slope angle (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

asp: aspect (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

tcws: Tasseled Cap Wetness component (Sentinal images)

 Community characteristics

rich: shrub species richness averaged across pin-point frames per grid

shan: Shannon diversity (‘vegan’ package; Oksanen et al. 2019)

comp_bena: shrub competition on Betula nana (i.e. summed cover of non-_B. nana_ species) [% cover]

comp_sagl: shrub competition on Salix glauca (i.e. summed cover of non-_S. glauca_ species) [% cover]

en:
 Study Aim

We collected these data to alternatively train and validate high resolution (~ 90 m) Species Distribution Models (SDMs) and Species Abundance Models (SAMs) for _Betula nana_ L. (dwarf birch, Betulaceae) and _Salix glauca_ L. (grey willow, Salicaceae) in Southwest Greenland to assess how well such models can predict local-scale patterns.

 Data Description

Individual (presence-absence, abundance, maximum vegetative height) and community (species composition, maximum canopy height) shrub data for two fjords near Nuuk, Southwest Greenland. Also provided are corresponding downscaled climate data as well as calculated topographic and terrain wetness indicator variables.

 Nuup Kangerlua (Godthåbsfjord)

_Betula nana_ and _Salix glauca_ presence-absence, abundance, community species richness

 Kangerluarsunnguaq (Kobbefjord)

Shrub presence-absence, abundance, maximum vegetative height, community composition, maximum shrub canopy height

 Methods

 Field survey in Nuup Kangerlua

We conducted a stratified systematic plant survey along the length of Nuup Kangerlua (NK) fjord in Soutwesth Greenland (Fig. 1 in Chardon et al. 2022; following Nabe-Nielsen et al., 2017). At five distinct sites, we sampled along elevational gradients to collect data on presences, absences, abundance, and species composition of all woody species using a 0.7 x 0.7 m pin-point frame (Fig. 1e in Chardon et al. 2022). For model training, we converted these pin-point data to percent cover estimates based on the number of pins dropped (n = 25 per plot) and averaged them across the 119 spatio-climatic grids (see next section) corresponding to the plot locations (for details see Appendix S2 in Chardon et al. 2022).

 Field survey in Kangerluarsunnguaq

We conducted a random stratified plant survey in Kangerluarsunnguaq (K) fjord in Southwest Greenland. We used a preliminary Species Abundance Model trained with summed pin counts of _Betula nana_ in NK fjord (see Fig. S1.3 in Chardon et al. 2022) to stratify the ~ 27 x 17 km fjord landscape into low, medium, and high abundances classes. We randomly selected 90 x 90 m spatio-climatic grids to survey in each class for a total of 200 grids, ensuring that they were accessible by foot or boat (for details see Appendix S2 in Chardon et al. 2022). Within each grid, we sampled within three 1 m2 quadrats arranged in a randomly rotated equilateral triangle centered on the mid-point of the cell. We used a gridded sampling quadrat with 1% delineations (Fig. 1h in Chardon et al. 2022) to record woody species presences, absences, and composition, estimated percent cover, and measured maximum shrub species vegetatitve height. At every plot, we also visually scanned the area in a 20 m radius from the plot and recorded the presence of any additional shrub species to estimate grid-level species richness. As in NK fjord, we averaged these data at the grid level (for details see Appendix S2 in Chardon et al. 2022).

 Biotic variables

We calculated biotic microscale variables from the plant survey data collected in NK and K fjords. We calculated shrub species richness, diversity, and competition (i.e. sum of non-B. nana or non-S. glauca pin hits or percent cover). In K fjord, we also calculated canopy height as the community weighted mean (by abundance) of maximum vegetative shrub height.

 Climate variables

We computed high resolution temperature, precipitation, and insolation for local scale data for the study area by statistically downscaling climate time series (1982 - 2013) from the monthly CHELSA data (Karger et al. 2017). We downscaled these data from 30 arc sec (~ 400 m at the latitude of our study) to our target grid size of ~ 90 m with geographic weighted regression and using the MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project (GIMP) Digital Elevation Model (DEM) v. 1 (Howat et al., 2014, 2015). We then calculated 30-year averages of the climate parameters: average summer (June – August) maximum temperature, yearly maximum temperature, yearly minimum temperature, temperature continentality (yearly max. - min. temperatures), cumulative Spring (March – May) precipitation, cumulative summer precipitation, and average summer incident solar radiation (henceforth, insolation) (for calculation details see Appendices S2, S3 in Chardon et al. 2022 and Appendix S2 in von Oppen et al. 2021).

 Topography and terrain wetness indicator variables

We calculated several topographic and terrain wetness indices at a local scale. We derived slope, aspect, and the SAGA wetness index (hereafter TWI; Boehner et al., 2002; Boehner and Selige, 2006) from the GIMP DEM. TWI is a measure of how ‘wet’ an area is, based on water drainage from the surrounding landscape. We also calculated the tasseled cap wetness component (hereafter TCW, Crist and Cicone 1984) from satellite images (for details see Appendices S2, S3 in Chardon et al. 2022) as an alternative measure of wetness.

 Computer code

Attached as zip file and available on GitLab (https://gitlab.com/nathaliechardon/gl_microclim)

 Third-party data

Data used to calculate climate, topography, and terrain wetness indicator variables are publicly available (see Appendix S2 in Chardon et al. 2022 for all data references).

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en: Greenland shrubs and microclimate


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en: snow-failure discrete-element-modelling snow snow-micro-mechanics snow-avalanche

en: Read-me

en: The read-me file contains a description of all the data provided in the zip file.

en: Dataset

en: The zip file contains the data underlying the figures presented in Bobillier et al. (2019). The figures can be reproduced with the python file, which is also provided.

en: Python file

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en: Python file to reproduce the figures in Bobillier et al. (2019)

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en: This data set includes the modeling results described in the research article by Bobiller et al. (2020). All the figures in the article can be reproduced with the data provided.

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en: Education and science

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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: Modeling snow failure with DEM


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

en: Site aerial photo (Neunkirch)

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

en: Data plot of the field station (NEF)

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

en: Data plot of the forest station (NEB)

en: Forest station data (NEB)

en: Data file.

en: Field station data (NEF)

en: Site photo of the field station (NEF)

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

en: Site photo of the forest station (NEB)

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 Neunkirch in Switzerland where one station is located within a natural deciduous forest stand (NEB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 160 yrs), sycamore maple (_Acer pseudoplatanus_; 160 yrs) and lime trees (_Tilia sp._; 110 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, NEF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Neunkirch is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

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