wanderwegsperrungen

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

population

fr: Population

de: Bevölkerung

en: Population

it: Popolazione

title_for_slug: wanderwegsperrungen

fr: tourismus-und-freizeit wanderweg

de: tourismus-und-freizeit wanderweg

en: tourismus-und-freizeit wanderweg

it: tourismus-und-freizeit wanderweg

spatial: Kanton Schwyz (SZ)

fr: Wanderwegsperrungen

de: Wanderwegsperrungen

en: Wanderwegsperrungen

it: Wanderwegsperrungen

fr: Auf dem Schwyzer Wanderwegnetz kommt es immer wieder zu kürzeren oder längeren Sperrungen, welche aufgrund von Sanierungen, Holzereiarbeiten, Rutschung oder anderen Naturgefahren notwendig sind. Solche Sperrungen sollen dem Fachbereich Fuss- und Wanderwege gemeldet werden, damit die Sperrungen inklusive Infoblatt auf dem WebGIS publiziert und aktuell gehalten werden können. Damit dies möglich ist, muss auch das Ende jeder Sperrung gemeldet werden.


equiden-importe-nach-landern

maintainer: Team Tierstatistik Identitas AG

title_for_slug: equiden-importe-nach-landern

fr: equides animaux-de-compagnie tracabilite pays importations animaux-de-rente

de: heimtiere land importe equiden nutztiere ruckverfolgbarkeit

en: country traceability companion-animals livestock imports equids

it: equidi animale-da-reddito animale-da-compagnia importazione paese tracciabilita

label: Interactive plot

label: Glossary / Documentation

state: active

type: dataset

media_type: CSV

format: CSV

identifier: equids-importCountries

fr: Total des importations notifiées d’équidés par pays d'origine (inclus les notifications du Liechtenstein). L'ensemble des autres pays est rassemblé sous le terme « pays additionnels ». La liste complète est disponible lors du téléchargement des données.

de: Anzahl gemeldete Importe von Equiden, unterteilt nach Herkunftsland im Zeitverlauf (inkl. Meldungen aus Liechtenstein). Alle anderen Länder sind unter dem Begriff "Weitere Länder" zusammengefasst. Eine vollständige Liste (.csv) ist beim Herunterladen der Daten verfügbar.

en: Number of notified imports of equids by country. All remaining countries are grouped under the term "Further countries". The complete list is available when downloading the data.

it: Totale delle importazioni notificate di equidi per paese di origine (comprese le notifiche dal Liechtenstein. Tutte le altre paesi sono raggruppate sotto il termine "Paesi addizionale". L'elenco completo è disponibile al momento del download dei dati.

animale-da-compagnia

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animale-da-reddito

display_name: animale-da-reddito

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tracciabilita

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display_name: traceability

agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

de: Land- und Forstwirtschaft

en: Agriculture, forestry

it: Agricoltura, selvicoltura

identitas

fr: Identitas AG

de: Identitas AG

en: Identitas AG

it: Identitas AG

fr: Identitas AG développe et exploite des applications pour l'identification, l'enregistrement et la surveillance des animaux de rente et de compagnie. En tant que prestataire leader de services IT en Suisse pour les données en rapport avec les animaux et la production végétale, nous contribuons à la création de valeur ajoutée pour la santé et le bien-être animale et pour la sécurité des denrées alimentaires. A notre siège à Berne, nous employons environ 110 collaborateurs.

en: Identitas AG develops and operates software for the identitfication, registration and monitoring of livestock and companion animals in Switzerland. As leader provider of IT services in Switzerland for data regarding animals and crops, we contribute to creating added value for animal health/ welfare and safe food. About 110 employees work in our headquarters in Berne.

de: Identitas AG entwickelt und betreibt Applikationen zur Identifizierung, Registrierung und zum Monitoring von Nutz- und Heimtieren. Als führender Schweizer IT-Dienstleister für Daten rund um das Tier und den Pflanzenbau schaffen wir Mehrwert für gesunde Tiere und sichere Lebensmittel. An unserem Sitz in Bern beschäftigen wir rund 110 Mitarbeitende.

it: Identitas AG sviluppa e gestisce applicazioni per l'identificazione, la registrazione e il monitoraggio degli animali da reddito e da compagnia. In qualità di fornitore di servizi informatici leader in Svizzera per i dati relativi agli animali e alla produzione vegetale, contribuiamo alla creazione di valore aggiunto per la salute e il benessere degli animali e la sicurezza alimentare. Nella nostra sede centrale di Berna abbiamo circa 110 dipendenti.

political_level: other

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: DCAT Harvester Identitas

fr: Équidés - Importations par pays

de: Equiden - Importe nach Ländern

en: Equids - Imports by country

it: Equidi - Importazione per paese


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

label: geocat.ch permalink

spatial: Tuggen

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Tuggen

format: WMS

format: WFS

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.

political_level: canton

kanton-schwyz

capacity: public

value: SZ-Kt Geoinformation - Geocat Harvester


geography

fr: Géographie

de: Geographie

en: Geography

it: Geografia

label: WebGIS Kanton Schwyz

fr: Landwirtschaftliche Bewirtschaftung: Nutzungsflächen 2020

fr: Die Nutzungsflächen entsprechen den landwirtschaftlich genutzten Flächen des Beitragsjahr 2020 gemäss landwirtschaftlicher Begriffsverordnung (LVB), Direktzahlungsverordnung und der daraus abgeleiteten Definitionen der Nutzungen durch den Bund und die Kantone. Die Daten entsprechen dem MGDM ID 153 Nutzungsflächen.

fr: Landw. Bewirtschaftung: Nutzungsflächen 2020


de: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Galgenen

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Galgenen

de: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


fr: Der Perimeter landwirtschaftliche Nutzflächen (LN) und Sömmerungsflächen stellt die potenziell zu bewirtschaftende Landwirtschaftsfläche des Beitragsjahr 2022, ohne die landwirtschaftlich unproduktiven Flächen dar. Es sind dies die Flächen innerhalb der landwirtschaftlichen Nutzfläche LN (LBV Art. 14) und die Sömmerungsfläche SF (LBV Art. 24). Die Daten entsprechen dem MGDM Perimeter LN- und Sömmerungsflächen.

fr: Landw. Bewirtschaftung: Perimeter LN- und Sömmerungsflächen 2022


grundwasserschutzzonen-oereb

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente

title_for_slug: grundwasserschutzzonen-oereb

fr: gewasserschutzbereich grundwasserschutzareal schutzzone gewasserschutz flachennutzungsplanung grundwasserschutz grundwasser gewasser

fr: ÖREB: Grundwasserschutzzone

de: ÖREB: Grundwasserschutzzone

en: ÖREB: Grundwasserschutzzone

it: ÖREB: Grundwasserschutzzone

fr: ÖREB: Grundwasserschutzareal

de: ÖREB: Grundwasserschutzareal

en: ÖREB: Grundwasserschutzareal

it: ÖREB: Grundwasserschutzareal

fr: Die Grundwasserschutzzonen sind neben den Grundwasserschutzarealen und den besonders gefährdeten Gewässerschutzbereichen in der Gewässerschutzkarte enthalten. Die Karte dient der nachhaltigen Bewirtschaftung der natürlichen Wasserressourcen. Sie ist damit das entscheidende Instrument für den planerischen Gewässerschutz und wird von den Kantonen erstellt.

fr: Grundwasserschutzzonen OeREB

de: Grundwasserschutzzonen OeREB

en: Grundwasserschutzzonen OeREB

it: Grundwasserschutzzonen OeREB


agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

fr: landwirtschaftliche-nutzflache-ln landwirtschaftliche-bewirtschaftung biodiversitat lebensraume-und-biotope landwirtschaftliche-nutzung

fr: Landw. Bewirtschaftung: Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe II und Vernetzung 2022

fr: information

de: information

en: information

it: information

fr: WebGIS Kanton Schwyz

de: WebGIS Kanton Schwyz

en: WebGIS Kanton Schwyz

it: WebGIS Kanton Schwyz

format: SERVICE

fr: Die „Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe II und Vernetzung“ überlagern die „Nutzungsflächen“. Die Daten enthalten die Elemente für die Qualitätsstufe II sowie für die Vernetzung des Beitragsjahres 2022, welche Bundesbeiträge erhalten. Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe II und Vernetzung sind mit Ausnahme der Artenreiche Grün- und Streueflächen im Sömmerungsgebiet eine Untermenge der Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe I und können nicht grösser sein als diese selber. Qualitätsstufe II 153.3 und Vernetzung 153.4 sind in zwei separaten Ebenen geführt und können sich überlagern.


wuhrperimeter-hofe

geography

fr: Géographie

title_for_slug: wuhrperimeter-hofe

fr: A007a: Wuhrperimeter

de: A007a: Wuhrperimeter

en: A007a: Wuhrperimeter

it: A007a: Wuhrperimeter

fr: Wuhrperimeter Höfe

de: Wuhrperimeter Höfe

en: Wuhrperimeter Höfe

it: Wuhrperimeter Höfe

fr: Der Plan dient zur Darstellung der dem Pflichtenkreis der Wuhrkorporation Sarenbach zugehörigen Liegenschaften in den drei Höfner Gemeinden Freienbach, Feusisberg und Wollerau.


strassenachsen-mit-kilometrierung

mobility

fr: Mobilité et transports

de: Mobilität und Verkehr

en: Mobility and Transport

it: Mobilità e trasporti

title_for_slug: strassenachsen-mit-kilometrierung

fr: Abbildung der Strassenachsen der National- und Hauptstrassen im Kanton Schwyz. Punktuelle Beschriftung der Kilometrierung ca. alle 100 Meter auf den jeweiligen Strassenachsen. Die Nachführung der Daten geschieht bei Bedarf.

fr: Strassenachsen mit Kilometrierung

de: Strassenachsen mit Kilometrierung

en: Strassenachsen mit Kilometrierung

it: Strassenachsen mit Kilometrierung


fr: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Ingenbohl

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Ingenbohl

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


agriculture

de: Land- und Forstwirtschaft

fr: Landwirtschaftliche Betriebe, Stand 2022

fr: Landwirtschaftliche Bewirtschaftungseinheiten, Stand 2022

fr: Die einem Betrieb zugeordneten Bewirtschaftungsflächen werden als «Bewirtschaftungseinheiten» verwaltet. Im minimalen Geodatenmodell Landwirtschaftliche Bewirtschaftung (GeoIG SR 510.62) werden die «Bewirtschaftungseinheiten» als Nr. 153.6 in der Sammlung der Geobasisdatensätze des Bundesrechts aufgeführt. Das Bundesgeodatenmodell «Bewirtschaftungseinheit» beschreibt, welche «Bewirtschaftungseinheiten» von welchem Betrieb (Ganzjahres- oder Sömmerungsbetrieb) und allenfalls von welchen Produktionsstätten aus, bewirtschaftet werden. Die Summe aller «Bewirtschaftungseinheiten» eines Betriebes ergibt die Betriebsfläche, resp. den Alpperimeter im Sömmerungsgebiet. Die «Bewirtschaftungseinheiten» sind nutzungsunabhängig. Die «Bewirtschaftungseinheit» bildet die Grundlage für die Erfassung der räumlich geführten Kulturen der «Nutzungsflächen». Der Datensatz umfasst die Daten des Beitragsjahres 2022.

fr: Landw. Bewirtschaftung: Bewirtschaftungseinheit 2022


grundwasserkarte

territory

fr: Territoire et environnement

title_for_slug: grundwasserkarte

fr: grundwasservorkommen fliessrichtung quellhorizont fassung isohypse mittelwasserstand trinkwasser quelle grundwasser

fr: Grundwasserkarte

de: Grundwasserkarte

en: Grundwasserkarte

it: Grundwasserkarte

fr: Die Grundwasserkarte dient als wichtiges Planungs- und Beurteilungsinstrument und zeigt die Grundwasservorkommen in Lage, Ausdehnung und Mächtigkeit. Daneben werden Flächen mit Isohypsen, Fliessrichtungen sowie punktbezogene Geodaten und Messwerte dargestellt.


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Sattel

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Sattel

en: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz


risikokataster

geography

fr: Géographie

title_for_slug: risikokataster

fr: Risikokataster

de: Risikokataster

en: Risikokataster

it: Risikokataster

fr: Zur übersichtlichen Darstellung der Gefahren und Risiken wurde der Kantonale Risikokataster realisiert. Dieser gibt Auskunft, an welchen Standorten gefährliche Stoffe in grösseren Mengen oder besonders gefährliche Mikroorganismen vorhanden sind und auf welchen Verkehrswegen sie transportiert werden. Er zeigt auch, wo es im Kanton Schwyz zu Ereignissen mit Auswirkungen ausserhalb des Betriebsareals (Konsulationsbereiche) kommen könnte. Neben den chemischen Gefahrenpotenzialen sind auch die möglichen Schäden und die Risiken erfasst, die durch Betriebe oder durch Gefahrguttransporte verursacht werden können.

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.


flechtenkartierung

agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

en: Agriculture, forestry

it: Agricoltura, selvicoltura

geography

de: Geographie

title_for_slug: flechtenkartierung

fr: Flechtenkartierung: Differenzkarte 1997 bis 2008

fr: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2001

de: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2001

en: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2001

it: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2001

fr: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2004

de: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2004

en: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2004

it: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2004

fr: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2013

de: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2013

en: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2013

it: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2013

fr: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 1997

de: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 1997

en: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 1997

it: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 1997

fr: Flechtenkartierung: Differenzkarte 2004 bis 2013

fr: Flechtenkartierung: Differenzkarte 2001 bis 2009

fr: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2008

de: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2008

en: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2008

it: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2008

fr: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2009

de: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2009

en: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2009

it: Flechtenkartierung: Luftgütekarte 2009

fr: Darstellung der Ergebnisse der Flechtenkartierung zur Überwachung der Luftgüte im Kanton Schwyz


geography

en: Geography

it: Geografia

fr: landwirtschaftsgebiet rebbau rebbauzone landwirtschaftliche-nutzflache-ln landwirtschaftliche-bewirtschaftung landwirtschaft

fr: Rebbaukataster 2022

de: Rebbaukataster 2022

en: Rebbaukataster 2022

it: Rebbaukataster 2022

fr: Die Kantone führen nach den Grundsätzen des Bundes den Rebbaukataster gemäss Artikel 61 Landwirtschaftsgesetz und Artikel 4 der Weinverordnung (SR 916.140). Der Rebbaukataster verzeichnet Grundstücke mit Rebflächen und mit in Erneuerung befindlichen Flächen. Neuanpflanzungen von Reben bedürfen einer Bewilligung des Kantons. Erneuerungen sind dem Kanton zu melden. Die Daten beinhalten den Rebbaukataster des Beitragsjahr 2022 und sind gemäss MGDM ID 151 erhoben.


fr: Géographie

fr: biodiversitat landwirtschaftliche-bewirtschaftung landwirtschaftliche-nutzflache-ln lebensraume-und-biotope landwirtschaftliche-nutzung

fr: Landw. Bewirtschaftung: Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe II und Vernetzung 2021

fr: Die „Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe II und Vernetzung“ überlagern die „Nutzungsflächen“. Die Daten enthalten die Elemente für die Qualitätsstufe II sowie für die Vernetzung des Beitragsjahres 2021, welche Bundesbeiträge erhalten. Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe II und Vernetzung sind mit Ausnahme der Artenreiche Grün- und Streueflächen im Sömmerungsgebiet eine Untermenge der Biodiversitätsförderflächen Qualitätsstufe I und können nicht grösser sein als diese selber. Qualitätsstufe II 153.3 und Vernetzung 153.4 sind in zwei separaten Ebenen geführt und können sich überlagern.


risikogebiete-afrikanische-schweinepest

agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

title_for_slug: risikogebiete-afrikanische-schweinepest

fr: Risikogebiete Afrikanische Schweinepest

de: Risikogebiete Afrikanische Schweinepest

en: Risikogebiete Afrikanische Schweinepest

it: Risikogebiete Afrikanische Schweinepest

fr: Die Afrikanische Schweinepest ist eine Krankheit, welche unter anderem das Hausschwein befällt. Man geht davon aus, dass die Einschleppung der Krankheitserreger über kontaminierte Lebensmittel erfolgt und über das Wildschwein verbreitet wird. Aus diesem Grund soll die Karte Gebiete und Orte aufzeigen, bei denen ein Zusammentreffen menschlicher Aktivität (z.B. Abfallproduktion) und dem Auftreten von Wildschweinen am wahrscheinlichsten ist. Da an diesen Stellen das Risiko der Einschleppung statistisch gesehen an grössten ist, ist auch ein Monitoring dieser Gebiete im Falle des Näherrückens der Seuche oder bei bereits erfolgter Einschleppung am erfolgversprechendsten.

name: Veterinärdienst der Urkantone (VdU), Laboratorium der Urkantone


spatial: Innerthal

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Innerthal

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Oberiberg

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Oberiberg

de: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


kantonales-gewassernetz

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente

title_for_slug: kantonales-gewassernetz

fr: gewassernetz gewasser

de: gewassernetz gewasser

en: gewassernetz gewasser

it: gewassernetz gewasser

fr: kantonales Gewässernetz

de: kantonales Gewässernetz

en: kantonales Gewässernetz

it: kantonales Gewässernetz

fr: Das kantonale Gewässernetz enthält die kantonalen Fliessgewässer und dient als Referenzgeometrie zur linearen Referenzierung von gewässerbezogenen Fachdaten. Nicht enthalten sind Seeachsen, Druckstollen und Druckleitungen. Genauigkeit: geometrische Genauigkeit analog zur Datengrundlage swissTLM3D: von 3-8 m fortlaufend zu 0.2-1.5 m in allen drei Dimensionen Hinweis: Aufgrund von Ungenauigkeiten in der Datengrundlage kann es vorkommen, dass das Höhenprofil eines Gewässerabschnitts nicht korrekt verläuft, das Gewässer also gesamthaft oder über eine Teilstrecke „aufwärts fliesst“. Datenstruktur: • Die Digitalisierrichtung entspricht der Fliessrichtung. • Die Kilometrierung wurde entgegen der Fliessrichtung vorgenommen: Bei der Mündung in ein anderes Gewässer, an einer Versickerungsstelle oder beim Verlassen des Kantonsgebiets beträgt der M-Wert 0. • Es wurden möglichst lange Abschnitte gebildet. Ein Gewässer, welches einen See durchfliesst, wird als ein Objekt mit mehreren Teilen gespeichert (Multipart-Objekt). Der M-Wert beim Ausfluss aus dem See ist identisch mit dem M-Wert bei der Mündung in den See.


fr: belasteter-standort altlast grundwasserschutz altstandort

fr: Kataster der belasteten Standorte (KbS)

de: Kataster der belasteten Standorte (KbS)

en: Kataster der belasteten Standorte (KbS)

it: Kataster der belasteten Standorte (KbS)

fr: Bei den im Kataster aufgenommen Standorten handelt es sich um Standorte mit begrenzter Ausdehnung, bei denen feststeht oder mit grosser Wahrscheinlichkeit zu erwarten ist, dass sie mit Abfällen belastet sind (Art. 5 Abs. 3 Altlasten- Verordnung). Nicht in den Kataster eingetragen werden (insbesondere über den Luftpfad verursachte) grossflächige diffuse Belastungen sowie Areale mit ausschliesslich belasteter Gebäudesubstanz (z.B. durch Asbest). Beim Kataster der belasteten Standorte handelt es sich um ein dynamisches Arbeitsinstrument, bei dem abhängig von den aktuellen Erkenntnissen Standorte aufgenommen, verändert oder wieder gelöscht werden. Der Kataster gibt somit immer nur den aktuellen Wissensstand wieder, eine Gewähr für die Richtigkeit (z.B. dass ein nicht eingetragenes Grundstück unbelastet ist) besteht nicht. Insbesondere im Rahmen von Bauvorhaben oder Nutzungsänderungen können altlastenrechtliche oder abfallrechtliche Massnahmen notwendig werden.


fr: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Lauerz

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Lauerz

it: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz


de: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Wollerau

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Wollerau


de: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Vorderthal

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Vorderthal

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.


en: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Muotathal

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Muotathal


en: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Einsiedeln

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Einsiedeln

en: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


it: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Illgau

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Illgau


spatial: Lachen

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Lachen

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Feusisberg

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Feusisberg


agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

de: Land- und Forstwirtschaft

en: Agriculture, forestry

geography

fr: Géographie

de: Geographie

fr: Landwirtschaftliche Bewirtschaftung: Nutzungsflächen 2022

fr: Die Nutzungsflächen entsprechen den landwirtschaftlich genutzten Flächen des Beitragsjahr 2022 gemäss landwirtschaftlicher Begriffsverordnung (LVB), Direktzahlungsverordnung und der daraus abgeleiteten Definitionen der Nutzungen durch den Bund und die Kantone. Die Daten entsprechen dem MGDM ID 153 Nutzungsflächen.

fr: Landw. Bewirtschaftung: Nutzungsflächen 2022


spatial: Schwyz

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Schwyz


fr: Landwirtschaftliche Bewirtschaftung: Nutzungsflächen 2021

fr: Die Nutzungsflächen entsprechen den landwirtschaftlich genutzten Flächen des Beitragsjahr 2021 gemäss landwirtschaftlicher Begriffsverordnung (LVB), Direktzahlungsverordnung und der daraus abgeleiteten Definitionen der Nutzungen durch den Bund und die Kantone. Die Daten entsprechen dem MGDM ID 153 Nutzungsflächen.

fr: Landw. Bewirtschaftung: Nutzungsflächen 2021


spatial: Schübelbach

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Schübelbach


territory

fr: Territoire et environnement

fr: gemeinde verwaltungsgrenze grenze

de: gemeinde verwaltungsgrenze grenze

en: gemeinde verwaltungsgrenze grenze

it: gemeinde verwaltungsgrenze grenze

spatial: Kanton Schwyz (SZ)

fr: Gemeindegrenzen

de: Gemeindegrenzen

en: Gemeindegrenzen

it: Gemeindegrenzen

fr: Die Gemeindegrenzen beruhen auf den Daten der amtlichen Vermessung und wurden z.T. angepasst. Dort, wo die Grenzen benachbarter Gemeinden unterschiedliche Genauigkeiten aufweisen, wurden die genaueren Grenzen verwendet.


fr: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Unteriberg

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Unteriberg

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

it: Agricoltura, selvicoltura

fr: Landw. Bewirtschaftung: Perimeter LN- und Sömmerungsflächen 2021

fr: Der Perimeter landwirtschaftliche Nutzflächen (LN) und Sömmerungsflächen stellt die potenziell zu bewirtschaftende Landwirtschaftsfläche des Beitragsjahr 2021, ohne die landwirtschaftlich unproduktiven Flächen dar. Es sind dies die Flächen innerhalb der landwirtschaftlichen Nutzfläche LN (LBV Art. 14) und die Sömmerungsfläche SF (LBV Art. 24). Die Daten entsprechen dem MGDM Perimeter LN- und Sömmerungsflächen.


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Küssnacht (SZ)

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Küssnacht


geography

fr: Géographie

fr: Landwirtschaftliche Betriebe, Stand 2021

fr: Landwirtschaftliche Bewirtschaftungseinheiten, Stand 2021

fr: Die einem Betrieb zugeordneten Bewirtschaftungsflächen werden als «Bewirtschaftungseinheiten» verwaltet. Im minimalen Geodatenmodell Landwirtschaftliche Bewirtschaftung (GeoIG SR 510.62) werden die «Bewirtschaftungseinheiten» als Nr. 153.6 in der Sammlung der Geobasisdatensätze des Bundesrechts aufgeführt. Das Bundesgeodatenmodell «Bewirtschaftungseinheit» beschreibt, welche «Bewirtschaftungseinheiten» von welchem Betrieb (Ganzjahres- oder Sömmerungsbetrieb) und allenfalls von welchen Produktionsstätten aus, bewirtschaftet werden. Die Summe aller «Bewirtschaftungseinheiten» eines Betriebes ergibt die Betriebsfläche, resp. den Alpperimeter im Sömmerungsgebiet. Die «Bewirtschaftungseinheiten» sind nutzungsunabhängig. Die «Bewirtschaftungseinheit» bildet die Grundlage für die Erfassung der räumlich geführten Kulturen der «Nutzungsflächen». Der Datensatz umfasst die Daten des Beitragsjahres 2021.

fr: Landw. Bewirtschaftung: Bewirtschaftungseinheit 2021


spatial: Rothenthurm

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Rothenthurm


it: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Morschach

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Morschach


spatial: Freienbach

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Freienbach


waldabstandslinien-oereb

territory

fr: Territoire et environnement

title_for_slug: waldabstandslinien-oereb

fr: waldgrenze waldfeststellung waldrand waldabstand forstrecht

fr: ÖREB: Waldabstandslinie

de: ÖREB: Waldabstandslinie

en: ÖREB: Waldabstandslinie

it: ÖREB: Waldabstandslinie

fr: Waldabstandslinien gemäss §67 PBG "Bauten und Anlagen haben gegenüber Wäldern einen Mindestabstand von 15 m ab Waldgrenze einzuhalten" sowie weitergehenden Bestimmungen bzw. Ausnahmeregelungen in den Baureglementen zu den Nutzungsplänen der Gemeinden. Der Datensatz enthält nur diejenigen Waldabstandslinien, die aufgrund einer Sonderbestimmung im Baureglement der Gemeinde gegenüber dem gesetzlich festgelegten Waldabstand von 15 m einen Minderabstand zulassen.

fr: Waldabstandslinien OeREB

de: Waldabstandslinien OeREB

en: Waldabstandslinien OeREB

it: Waldabstandslinien OeREB


fr: zonenplan grundplan bauzone nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Altendorf

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Altendorf

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Steinen

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Steinen


ortsplan-schwarz-weiss

title_for_slug: ortsplan-schwarz-weiss

fr: einzelobjekt bodenbedeckung

de: einzelobjekt bodenbedeckung

en: einzelobjekt bodenbedeckung

it: einzelobjekt bodenbedeckung

fr: Ortsplan schwarz-weiss mit Daten aus der amtlichen Vermessung

format: WMTS

fr: Der Ortsplan ist ein Zusammenzug aus einzelnen Ebenen aus der Bodenbedeckung und den Einzelobjekten aus der amtlichen Vermessung: Bodenbedeckung (alle Zoomstufen):befestigt, Wasserbecken, stehende und fliessende Gewässer, Wald, Acker,Wiese,Weide,Moor, Gärten/Intensivkultur/Reben, Fels/Abbau/Deponie, vegetationslos, Gletscher/Firn, Gebäude; Projektierte Gebäude (nur Massstab 1:20'000-200); Flächenelemente (alle Zoomstufen); Linienelemente: (10'000-2'000) Bahnen, (2'000-200) alle übrigen; Punktelemente (2'000-200) Mast, Antenne, Baum; Beschriftungen (2'000-200) Strassennamen;Hausnummern, Flurnamen, Platznamen

fr: Ortsplan schwarz-weiss

de: Ortsplan schwarz-weiss

en: Ortsplan schwarz-weiss

it: Ortsplan schwarz-weiss


agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

geography

fr: Géographie

en: Geography

it: Geografia

fr: Invasive Neophyten

de: Invasive Neophyten

en: Invasive Neophyten

it: Invasive Neophyten

fr: Invasive Neophyten können in Gewässerbau, Strassenunterhalt, Land- und Forstwirtschaft, in Naturschutz und Gesundheitswesen erhebliche Probleme, grosse Kosten und wirtschaftliche Schäden verursachen. Mit der laufenden Kartierung der invasiven Neophyten nach einzelnen Arten soll ein kantonaler Überblick über die Verbreitung geschaffen werden. Das Melden und Eintragen von Standorten invasiver Pflanzen bildet die Grundlage für eine gezielte, koordinierte und flächendeckende Bekämpfung. Die Daten stammen von Info Flora und werden täglich aktualisiert.


wildtierlebensraume-kanton-schwyz

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

title_for_slug: wildtierlebensraume-kanton-schwyz

fr: wildtierkorridor wildtier

de: wildtierkorridor wildtier

en: wildtierkorridor wildtier

it: wildtierkorridor wildtier

fr: Das Thema beinhaltet eine Kategorisierung der Wildtierlebensräume im Kanton Schwyz aufgeteilt in Winter- und Sommerlebensräume. Kategorien: „geeignete/gute Wildtierlebensräume“, „wertvolle Wildtierlebensräume“, „sehr wertvolle Wildtierlebensräume“. Ausserdem beinhaltet das Thema die Spezifikation der lokalen, regionalen und überregionalen Wildtierkorridore.

fr: Wildtierlebensräume Kanton Schwyz

de: Wildtierlebensräume Kanton Schwyz

en: Wildtierlebensräume Kanton Schwyz

it: Wildtierlebensräume Kanton Schwyz


abfall-und-rohstoffe

title_for_slug: abfall-und-rohstoffe

fr: abbaustelle bausperrgut rohstoffgewinnung biogener-abfall bauabfalle rekultivierung abfallablagerung kompostierbarer-abfall altmetall sonderabfall

fr: Abfall/Rohstoffe: Altfahrzeuge

de: Abfall/Rohstoffe: Altfahrzeuge

en: Abfall/Rohstoffe: Altfahrzeuge

it: Abfall/Rohstoffe: Altfahrzeuge

fr: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ A

de: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ A

en: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ A

it: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ A

fr: Abfall und Rohstoffe

de: Abfall und Rohstoffe

en: Abfall und Rohstoffe

it: Abfall und Rohstoffe

fr: A011a: Abfall und Rohstoffe

de: A011a: Abfall und Rohstoffe

en: A011a: Abfall und Rohstoffe

it: A011a: Abfall und Rohstoffe

fr: Abfall/Rohstoffe: Grüngut

de: Abfall/Rohstoffe: Grüngut

en: Abfall/Rohstoffe: Grüngut

it: Abfall/Rohstoffe: Grüngut

fr: Abfall/Rohstoffe: Steinbruch

de: Abfall/Rohstoffe: Steinbruch

en: Abfall/Rohstoffe: Steinbruch

it: Abfall/Rohstoffe: Steinbruch

fr: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ B

de: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ B

en: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ B

it: Abfall/Rohstoffe: Deponie Typ B

fr: Abfall/Rohstoffe: Kiesgrube, Sandgrube

de: Abfall/Rohstoffe: Kiesgrube, Sandgrube

en: Abfall/Rohstoffe: Kiesgrube, Sandgrube

it: Abfall/Rohstoffe: Kiesgrube, Sandgrube

fr: Abfall/Rohstoffe: Sonderabfälle aus Gewerbe

fr: Als Ergänzung zu www.abfall.ch werden in der Karte „Abfall und Rohstoffe“ die Abfallanlagen für Bauabfälle und -sperrgut, biogene Abfälle, Altmetalle, gewerbliche Sonderabfälle sowie die Rohstoffgewinnung und Rekultivierungsstellen geografisch dargestellt. Primär soll die Karte einen Überblick über die einzelnen Standorte verschaffen.


ortsplan-farbig

title_for_slug: ortsplan-farbig

fr: einzelobjekt bodenbedeckung

fr: Ortsplan farbig mit Daten aus der amtlichen Vermessung

fr: Ortsplan farbig

de: Ortsplan farbig

en: Ortsplan farbig

it: Ortsplan farbig

fr: Der Ortsplan ist ein Zusammenzug aus einzelnen Ebenen aus der Bodenbedeckung und den Einzelobjekten aus der amtlichen Vermessung: Bodenbedeckung (alle Zoomstufen):befestigt, Wasserbecken, stehende und fliessende Gewässer, Wald, Acker,Wiese,Weide,Moor, Gärten/Intensivkultur/Reben, Fels/Abbau/Deponie, vegetationslos, Gletscher/Firn, Gebäude; Projektierte Gebäude (nur Massstab 1:20'000-200); Flächenelemente (alle Zoomstufen); Linienelemente: (10'000-2'000) Bahnen, (2'000-200) alle übrigen; Punktelemente (2'000-200) Mast, Antenne, Baum; Beschriftungen (2'000-200) Strassennamen;Hausnummern, Flurnamen, Platznamen

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.


fr: zonenplan bauzone grundplan nutzungsplan flachennutzungsplan

spatial: Alpthal

fr: Nutzungsplanung kommunal Gemeinde Alpthal

fr: Nutzungsplanung kommunal. Geobasisdatensätze Nr. 73D - 73F gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).


agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

de: Land- und Forstwirtschaft

en: Agriculture, forestry

it: Agricoltura, selvicoltura

geography

fr: Géographie

de: Geographie

fr: Landwirtschaftliche Produktionsstätten, Stand 2022

fr: Landw. Bewirtschaftung: Produktionsstätten 2022


fr: flachmoor kanton biotop

de: flachmoor kanton biotop

en: flachmoor kanton biotop

it: flachmoor kanton biotop

fr: ÖREB: Kantonale Nutzungsplanung: Naturschutzgebiete, Grundnutzung

fr: ÖREB: Kantonale Nutzungsplanung: Naturschutzgebiete, linienbezogene Festlegung

fr: ÖREB: Kantonale Nutzungsplanung: Naturschutzgebiete, überlagernde Festlegung

fr: ÖREB: Kantonale Nutzungsplanung: Naturschutzgebiete, objektbezogene Festlegung

fr: Rechtsgültige Darstellung aller kantonalen Nutzungspläne im Bereich Natur- und Heimatschutz

fr: Nutzungsplanung kantonal, Bereich Natur- und Heimatschutz OeREB


territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente

label: Geometadaten Kanton Zürich: GeoLion

spatial: Kanton Zürich

de: Download via GIS-Browser

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

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

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

de: Geoinformation Kanton Zürich

en: Department of Geoinformation of the Canton of Zurich

it: Dipartimento della geoinformazione del Cantone di Zurigo

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

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

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

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

value: ZH - Geocat Harvester

de: Gewässerraum


maintainer: Gemeindeamt des Kantons Zürich

de: gemeinden gemeindefinanzen

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

media_type: text/csv

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

mimetype: text/csv

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

gemeinden

display_name: gemeinden

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: zonenplan kanton nutzungszone nutzungsplan flachennutzungsplan

fr: Nutzungsplanung kantonal Teil Siedlung OeREB

fr: ÖREB: Kantonale Nutzungsplanung Seewen Schwyz: Linienbezogene Festlegungen

fr: Nutzungsplanung kantonal Teil Siedlung. Geobasisdatensatz Nr. 73A gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111).

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz


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

geography

fr: Géographie

en: Geography

it: Geografia

population

fr: Population

de: Bevölkerung

en: Population

it: Popolazione

fr: archaologische-fundstatten archaologie

de: archaologische-fundstatten archaologie

en: archaologische-fundstatten archaologie

it: archaologische-fundstatten archaologie

fr: Archäologische Gebiete (generalisiert) Kt. SZ

fr: Generalisierte archäologische Karte Kt. SZ

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.


bezirksgrenzen

geography

de: Geographie

territory

de: Raum und Umwelt

title_for_slug: bezirksgrenzen

fr: bezirk verwaltungsgrenze grenze

de: bezirk verwaltungsgrenze grenze

en: bezirk verwaltungsgrenze grenze

it: bezirk verwaltungsgrenze grenze

fr: Bezirksgrenzen

de: Bezirksgrenzen

en: Bezirksgrenzen

it: Bezirksgrenzen

fr: Die Bezirksgrenzen beruhen auf den Gemeindegrenzen der amtlichen Vermessung, die z.T. angepasst wurden. Dort, wo die Grenzen benachbarter Gemeinden unterschiedliche Genauigkeiten aufweisen, wurden die genaueren Grenzen verwendet.


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

en: Raw date (SPSS)

media_type: SAV

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

en: Questionnaire with variable names

media_type: PDF

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

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Raw data (.csv)

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

en: Codebook

en: Description of variable attributes and valid n

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

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

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

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

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

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

community-energy

display_name: community-energy

cooperatives

display_name: cooperatives

energy-cooperatives

display_name: energy-cooperatives

renewable-energy

display_name: renewable-energy

switzerland

display_name: switzerland

education

fr: Education, science

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

it: Formazione e scienza

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

value: Envidat Harvester

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


maintainer: EnviDat Support

en: climate climate-layers precipitation maximum-temperature free-climate-data air-temperature century timeseries minimum-temperature

en: Data Access

media_type: geotiff

format: GeoTIFF

en: CHELSA Technical Documentation

media_type: application/pdf

en: As the CHELSA project is continuously expanded, certain new parameters, time scales etc. are not included anymore in the original publication (Karger et al. 2017). We are therefore provide this document as a guideline of the current climatic parameters available and will expand it as new parameters or time periods will become available. Please refer to the version history for changes made in the document.

en:
CHELSAcruts is a delta change monthly climate dataset for the years 1901-2016 for mean monthly maximum temperatures, mean monthly minimum temperatures, and monthly precipitation sum. Here we use the delta change method by B-spline interpolation of anomalies (deltas) of the CRU TS 4.01 dataset. Anomalies were interpolated between all CRU TS grid cells and are then added (for temperature variables) or multiplied (in case of precipitation) to high resolution climate data from CHELSA V1.2 (Karger et al. 2017, Scientific Data). This method has the assumption that climate only varies on the scale of the coarser (CRU TS) dataset, and the spatial pattern (from CHELSA) is consistent over time. This is certainly a rather crude assumption, and for time periods for which more accurate data is available CHELSAcruts should be avoided if possible (e.g. use CHELSA V1.2 for 1979-2015). Different to CHELSA V1.2, CHELSAcruts does not take changing wind patterns, or temperature lapse rates into account, but rather expects them to be constant over time, and similar to the long term averages.

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

air-temperature

display_name: air-temperature

century

display_name: century

climate

display_name: climate

climate-layers

display_name: climate-layers

free-climate-data

display_name: free-climate-data

maximum-temperature

display_name: maximum-temperature

minimum-temperature

display_name: minimum-temperature

precipitation

display_name: precipitation

timeseries

display_name: timeseries

en: CHELSAcruts -  High resolution temperature and precipitation timeseries for the 20th century and beyond


en: avalanche-forecasting snow-instability avalanche-danger danger-level avalanche snow

en: Field observations of snow instabilities

en: Read-me file

en: This read-me file contains the descriptions of the variables.

en:
This data set includes 589 snow profile observations including a rutschblock test, observations of signs of instability and an assessment of the local avalanche danger level, mainly recorded in the region of Davos (eastern Swiss Alps) during the winter seasons 2001-2002 to 2018-2019.

These data were analyzed and results published by Schweizer et al. (2021). They characterized the avalanche danger levels based on signs of instability (whumpfs, shooting cracks, recent avalanches), snow stability class and new snow height.

The data are provided in a csv file (589 records); the variables are described in the corresponding read-me file.

These data are the basis of the following publication: Schweizer, J., Mitterer, C., Reuter, B., and Techel, F.: Avalanche danger level characteristics from field observations of snow instability, Cryosphere, 15, in review, 2021.

 Acknowlegements
Many of the data were recorded by SLF observers and staff members, among those Roland Meister, Stephan Harvey, Lukas Dürr, Marcia Phillips, Christine Pielmeier and Thomas Stucki. Their contribution is gratefully acknowledged.

avalanche

display_name: avalanche

avalanche-danger

display_name: avalanche-danger

avalanche-forecasting

display_name: avalanche-forecasting

danger-level

display_name: danger-level

snow

display_name: snow

snow-instability

display_name: snow-instability


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Data plot of the forest station (BAB)

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

en: Forest station data (BAB)

en: Data file.

en: Site photo of the forest station (BAB)

media_type: image/jpeg

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

mimetype: image/jpeg

en: Site photo of the field station (BAF)

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

en: Site aerial photo (Beatenberg)

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

en: Field station data (BAF)

en: Data plot of the field station (BAF)

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 Beatenberg in Switzerland where one station is located within a natural coniferous forest (BAB) with Norway spruce (_Picea abies_; 190-210 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, BAF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Beatenberg is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the
Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

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


maintainer: Henning Löwe

en: spherical-model-snow unconfined-compression-experiments 3d-ct-images snow-mechanics microstructure discrete-element-modelling

en: Data Structure (Python Notebook)

media_type: ipynb

en: Data Access

media_type: HTTPS

en: Data Structure (Python Notebook - view online)

media_type: text/plain

format: TXT

mimetype: text/plain

en:
For the investigation of microstructural and mechanical properties of snow unconfined compression experiments and 3D computed tomography (CT) imaging were performed on sintered rounded grain snow and spherical model snow. The spherical model snow was generated to create geometrically simplified, well-defined microstructures for calibration of numerical models, such as discrete element models (DEM) in which the microstructure is represented by spherical particles.
In the experiments, microstructural variation was created by varying the sintering time (contact size) and the density of the ice sphere samples (number of contacts). The 3D CT images allow for a complete reconstruction of the entire experimental sample (cylindrical sample dimension: diameter = 33.6 mm; height = 14 mm).

discrete-element-modelling

display_name: discrete-element-modelling

microstructure

display_name: microstructure

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

spherical-model-snow

display_name: spherical-model-snow

unconfined-compression-experiments

display_name: unconfined-compression-experiments

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: Unconfined compression experiments and 3D CT images of spherical model snow and RG snow samples


soil-respiration-exclosure-experiment

title_for_slug: soil-respiration-exclosure-experiment

en: ungulates grazing subalpine grassland soil-respiration

en: Soil respiration Switzerland

en:
ID: Fence number

Year	:Year of sampling

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

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

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

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

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

format: XLS

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

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

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

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

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

grassland

display_name: grassland

grazing

display_name: grazing

soil-respiration

display_name: soil-respiration

subalpine

display_name: subalpine

ungulates

display_name: ungulates

en: Soil respiration - exclosure experiment


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

en: Data plot of the forest station (LAB)

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

en: Site aerial photo (Lausanne)

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

en: Field station data (LAF)

en: Data file.

en: Data plot of the field station (LAF)

en: Site photo of the field station (LAF)

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

en: Forest station data (LAB)

en: Site photo of the forest station (LAB)

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

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 Lausanne in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (LAB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 160-170 yrs), European silver fir (_Abies alba_; 160-170 yrs) and Norway spruce (_Picea abies_; 160-170 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, LAF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Lausanne 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

precipitation

display_name: precipitation

en: Lausanne, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1996 onwards


en: carcass detritus wolf biogeochemical-cycling decomposition bacteria carrion yellowstone soil-biodiversity fungi

en:
Site	ID for different carcasses across the Yellowstone Landscape
Location	Sampling location, either under carcass or control plot
Species	Indicating whether carcass was from bison or elk
Gender	Gener of carcass; F = female, M = male, ? = unknown
Lat	Latitude
Long	Longitude
DSK	Days since kill; in days
Soil.N	Soil N concentration (%)
Soil.C	Soil C concentration (%)
Veg.C	Vegetation C concentration (%); dominant grasses sampled
Veg.N	Vegetation N concentration (%); dominant grasses sampled
Veg.CtoN	Vegetation C to N ratio; dominant grasses sampled
Soil.resp	Soil respiration (g m-2 h-1)
soil.temp	Soil temperature (°C)
Soil.moist	Soil moisture (volumentric; %)
CRR	Cotton rotting rate
bacteria.richness	Bacteria richness
bacteria.diversity	Bacteria diverstiy
fungi.richness	Fungi richness
fungi.diversity	Fungi diversity
bacteria.abundance	Bacteria abundance
fungi.abundance	Fungi abundance

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

Paper Citation:

Risch, A.C., Frossard, A., Schütz, M., Frey, B., Morris, A.W., Bump, J.K. (accepted) Effects of elk and bison carcasses on soil microbial communities and ecosystem functions in Yellowstone, USA. (accepted). Functional Ecology
doi: ...

Methods
Study area and study sites
This study was conducted in YNP’s Northern Range (NR), located in north-western Wyoming and south-western Montana, USA (~44.9163° N, 110.4169° W). The NR expands over ~1000 km2 and features long cold winters and short dry summers. Grasslands and shrublands dominate the NR that is the home of large migratory herds of bison (winter counts 2017: ~3919 individuals; Geremia, Wallen, & White, 2017) and elk (~5349 individuals) as well as their main predators, approximately five packs of wolves with a total of 33 individuals (Smith et al., 2017). As part of a long-term research program within YNP, wolf predation has been studied since their reintroduction in 1995.
For our study, we received ground-truthed coordinates of bison and elk carcasses from winter 2016/17 (November 2016 through April 2017) from the YNP Wolf Project. Between June 20 and July 1, 2017, we visited 24 carcasses in total. At five sites, we could not sample as the carcasses were no longer found. In total we located remains (hairmats, rumen content, bones, teeth) of 19 adult male and female carcasses (7 bison, 12 elk; Supplementary Table 1). Live body weights of adult bison and elk are approximately 730 kg (male bison), 450 kg (female bison), 330 kg (male elk), and 235 kg (female elk, Meagher, 1973; Quimby & Johnson, 1951).
The kills and subsequent consumption happened between 34 and 173 days prior to our sampling (hereafter “days since kill”, DSK), for which we accounted in our statistics. Note that wolves and other scavengers consumed the soft tissue of the carcasses quickly, hence, there is close to no soft tissue left for decomposition as compared to an intact body left on the soil surface. The 19 carcass sites covered the extent of YNP’s NR, with both bison and elk carcasses showing similar distributions; elevation ranged from 1703 to 2884 m a.s.l. (Supplementary Fig 1 & Supplementary Table 1). The carcasses were all located in grassland or sage-brush shrubland, with or without sparsely scattered trees, and both bison and elk carcasses showed the same distribution of DSK. At each study site, we selected a reference plot (hereafter “control”) that was of comparable size, slope aspect and vegetation to the carcass location (hereafter “carcass”). The control was at least 10 m away (Danell, Berteaux, & Brathen, 2002; Melis et al., 2007) from the carcass itself to ensure the absence of potential direct and indirect carcass effects (paired design; (Bump, Webster, et al., 2009; Bump, Peterson, et al., 2009).

Ecosystem functions and soil properties
We randomly collected 50 g of mineral soil from three locations on both control and carcass plots to a depth of 5 cm with sterile techniques and gently mixed the material to obtain a composite sample. Half the soil sample was immediately bagged in plastic bags (whirl packs), stored in a cooler with ice packs (~5 ºC), sieved (2-mm) and frozen within 4-6 hours of collection to assess soil microbial communities. For this purpose, we extracted total genomic DNA from 0.5 g soil using the PowerSoil DNA Isolation Kit (Qiagen, Hilden, Germany). DNA concentrations were measured using PicoGreen (Molecular Probes, Eugene, OR, USA). PCR amplifications of partial bacterial small-subunit ribosomal RNA genes (region V3–V4 of 16S rRNA) and fungal ribosomal internal transcribed spacers (region ITS2) were performed as described previously (Frey et al., 2016). Each sample consisting of 40 ng DNA was amplified in triplicate and pooled before purification with Agencourt AMPure XP beads (Beckman Colter, Berea, CA, USA) and quantified with the Qubit 2.0 fluorometric system (Life Technologies, Paisley, UK). Amplicons were sent to the Genome Quebec Innovation Center (Montreal, Canada) for barcoding using the Fluidigm Access Array technology and paired-end sequencing on the Illumina MiSeq v3 platform (Illumina Inc., San Diego, CA, USA).
Quality control of bacterial and fungal reads was performed using a customized pipeline (Supplementary Table 2; Frey et al., 2016). Paired-ends reads were matched with USEARCH (Edgar & Flyvbjerg, 2015), substitution errors were corrected using Bayeshammer (Nikolenko, Korobeynikov, & Alekseyev, 2013) and PCR primers were trimmed (allowing for 1 mismatch, read length >300 bp for 16S and >200 bp for ITS primers) using Cutadapt (M. Martin, 2011). Sequences were dereplicated and singleton reads removed prior to clustering into operational taxonomic units (OTUs) at 97% identity using USEARCH (Edgar, 2013). The remaining centroid sequences were tested for the presence of ribosomal signatures using Metaxa2 (Bengtsson-Palme et al., 2015) or ITSx (Bengtsson-Palme et al., 2013). Taxonomic assignments of the OTUs were obtained using Bayesian classifier (Wang, Garrity, Tiedje, & Cole, 2007) with a minimum bootstrap support of 60% implemented in mothur (Schloss et al., 2009) by querying the bacterial and fungal reads against the SILVA Release 128 (Quast et al., 2013) and UNITE 8.0 (Abarenkov et al., 2010) reference databases for 16S and ITS OTUs, respectively.
Abundances of the bacterial 16S rRNA gene and fungal ITS amplicon were determined by quantitative real-time PCR (qPCR) on an ABI7500 Fast Real-Time PCR system (Applied Biosystems, Foster City, CA, USA) as described previously (Frossard et al., 2018). The same primers (without barcodes) and cycling conditions as for the sequencing approach were used for the 16S and ITS qPCR. Three standard curves per target region were obtained using tenfold serial dilutions of plasmids generated from cloned targets (Frey, Niklaus, Kremer, Lüscher, & Zimmermann, 2011). Data were converted to represent mean copy number of targets per gram of soil (dry weight).
The other half of the soil sample was bagged in paper, dried to constant weight at 60°C, passed through a 2 mm sieve and analyzed for total C and N concentration with a CE Instruments NC 2100 soil analyzer (CE Elantech Inc., Lakewood NJ, USA). We also collected 20 mature and undamaged leaves of the dominant grass species growing on control and carcass sites, but taxa were not recorded. The plant material was dried at 60°C, finely ground till homogenized and also analyzed to obtain total C and N concentrations. Soil temperature (10 cm depth) was measured with a waterproof digital thermometer (Barnstead International, Dubuque IA, USA) at three locations each at the control and carcass site. Soil moisture (0 – 10 cm depth) was measured with time domain reflectometry (Field-Scout TDR-100; Spectrum Technologies, Plainfield IL, USA) at five randomly chosen points on control and carcass sites. We measured soil respiration at five randomly chosen points at both control and carcass sites with a PP-Systems SRC-1 soil respiration chamber (closed circuit) attached to a PP-Systems EGM-4 infrared gas analyzer (PP-Systems, Amesbury, MA, USA). For each measurement the soil chamber (15 cm high; 10 cm diameter) was tightly placed on the soil surface, after clipping plants to avoid measuring plant respiration or photosynthesis. Measurements were conducted over 120 s.
In addition, we assessed the decomposition rates of standardized OM using the cotton strip assay (Latter & Howson, 1977; Latter & Walton, 1988). Cotton cloth tensile strength loss (CTSL) is a measure of decomposition, and an index to express the combined effect of soil microclimatic, physical, chemical and biological properties on decomposition while accounting for OM quality (Latter & Walton, 1988; Risch, Jurgensen, & Frank, 2007; Withington & Sanford Jr., 2007). We placed five 20 cm wide x 13 cm long sheets of 100% unbleached cotton cloth (American Type SM 1/18’’, Warp: 34/1, Weft: 20/1, Weave plain, 29.5 picks/cm warp, 22 picks/cm weft, 237 g/m2; Daniel Jenny & Co., Switzerland;) at each carcass and control site vertically into the soil by making slits with a flat spade to a depth of 12 cm. We inserted each cloth with the spade, and then pushed the slit closed to assure tight contact with the soil. The cloths were retrieved after 18 to 27 days. After retrieval, the cloths were air-dried, remaining soil gently removed by hand, and 1.5 cm wide strips were cut at the 3.5-5.0 cm (top) and the 9-10.5 cm (bottom) soil depth. The strips were equilibrated at 50 % relative humidity and 20°C for 48 hours (climate chamber) prior to strength testing (Scanpro Awetron TH-1 tensile strength tester; AB Lorentzen and Wettre, Kista, Sweden). Cotton rotting rate (CRR) = (CTScontrol - CTSfinal/CTSfinal)1/3 * (365/t), where CTScontrol is the cotton tensile strength of a control cloth and CTSfinal the cotton tensile strength of the incubated sample, t is the incubation period in days. Control cloths were inserted into the ground and immediately retrieved to account for tensile strength loss associated with cloth insertion. We averaged the CRR of top and bottom strips for further analyses as no difference was found between the two. All sampling and cloth insertion took place between June 20 and July 1, 2017, cloths were retrieved between July 17 and 20, 2017. Soil respiration, average CRR, vegetation N concentration and vegetation C:N ratio are defined as ecosystem functions, soil C and N concentration, soil temperature and moisture as soil abiotic properties, and bacterial and fungal richness (number of taxa), diversity (Shannon) and abundance as soil biotic properties.

Statistical analyses
Univariate analyses for ecosystem functions, soil biotic and abiotic properties
We tested whether individual ecosystem functions, soil biotic and abiotic properties differed between carcass and control (“Location”), bison and elk (“Species”) and days since kill (“DSK”). For this purpose, we used linear mixed effect models (LMM, “nlme” package v 3.1 – 131.1 in R v 3.4.4; Pinheiro, Bates, DebRoy, & Sarkar, 2018; R Core Team, 2019) with Location, Species, Location x Species and DSK as fixed effects. Site was included as random effect to account for the paired design. We developed a separate model for all dependent variables. All but bacterial richness, fungal richness, fungal diversity and vegetation N concentration were natural-log transformed to meet model assumptions. For each LMM, we calculated contrasts to assess the specific comparisons we were interested in with the “lsmeans” package v 2.27-62 (Lenth & Love, 2018): 1) carcass vs control, 2) carcass bison vs control bison, and 3) carcass elk vs control elk. We also tested whether we had differences between bison and elk carcasses or the sites where bison and elk were killed and included contrasts 4) carcass bison vs carcass elk and 5) control bison vs control elk.
We calculated the log response ratio (LRR = ln[carcass/control]) to obtain carcass effects for all variables for both species separately. LRR < 0 indicates higher value at control compared to carcass, LRR > 0 indicates higher values at carcass compared control. We used LRRs for visualization and to assess spatial patterns in carcass effects across YNP. For this purpose we calculated the Moran’s I statistic for each ecosystem function, soil biotic and abiotic property based on a latitude-longitude matrix with the “moran.test” function in the “spdep” package version 1.1-3 (Bivand et al., 2019).
Multivariate analyses
Rare OTUs, defined as OTUs with a low abundance of reads, were retained in multivariate methods because they only marginally influence these analyses (Gobet, Quince, & Ramette, 2010). Bray–Curtis dissimilarity matrices were generated based on square-root-transformed matrices. We used Principal Coordinate Analyses (PCoA) to assess how soil bacterial and fungal communities differed between control and carcass of bison and elk (“vegan” package v 2.5-4, Oksanen et al., 2019). We then extracted PCoA axes scores 1 and 2 and used LMM (“nlme” package) with Location, Species, Location x Species and DSK as fixed effects. Site was, again, included as random effect. We again calculated the contrasts as described above using the “lsmeans” package. We also assessed how ecosystem functions, and soil abiotic and biotic properties were related to the soil bacteria and fungi community structure associated with bison and elk control and carcasses using the “envfit” function in the “vegan” package (Oksanen et al., 2019).
Indicator species analyses were performed using the multipatt function implemented in the “indicspecies” package version 1.7.6 with 100000 permutations (De Caceres & Jansen, 2016). This step allowed to identify OTUs that led to changes in multivariate patterns between control and carcass of both bison and elk separately (De Cáceres, Legendre, & Moretti, 2010). The multipatt function uses a point biserial correlation coefficient statistical test. Indicator OTUs were defined as bacterial and fungal OTUs with more than 50 sequences, i.e., removing rare taxa and taxa with low abundances containing little indicator information (Rime et al., 2015) and that were significantly correlated with Location (p < 0.05, correlation coefficient > 0.3). A heatmap of these OTUs were generated with the vegan and ggplot2 packages. The indicator analyses were performed in R version 3.3.3 (R Core Team, 2017).

References
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Smith, D., Stahler, D., Cassidy, K., Stahler, E., Metz, M., Cassidy, B., … Cato, E. (2018). Yellowstone National Park wolf project annual report 2017. Yellowstone National Park, Mammoth, WY, USA: National Park Service, Yellowstone Center of Resources.
Wang, Q., Garrity, G. M., Tiedje, J. M., & Cole, J. R. (2007). Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy. Applied and Environmental Microbiology, 73(16), 5261–5267. doi:10.1128/AEM.00062-07
Withington, C., & Sanford Jr., R. (2007). Decomposition rates of buried substances increase with altitude in a forest-alpine tundra ecotone. Soil Biology and Biochemistry, (39), 68–75.

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bacteria

display_name: bacteria

biogeochemical-cycling

display_name: biogeochemical-cycling

carcass

display_name: carcass

carrion

display_name: carrion

decomposition

display_name: decomposition

detritus

display_name: detritus

fungi

display_name: fungi

soil-biodiversity

display_name: soil-biodiversity

wolf

display_name: wolf

yellowstone

display_name: yellowstone

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: Elk and bison carcasses in Yellowstone, USA


radiosondes

maintainer: Jörg Wieder

title_for_slug: radiosondes

en: temperature holoballoon wind-direction relative-humidity pressure radiosonde raclets wind

en: Radiosond Template Files

media_type: application/zip

en:
The "template" files contain standard parameters, i.e. ambient pressure (mbar and Pa), temperature (°C), relative humidity (%), wind speed (m s‾ ¹) and wind direction (true deg), as well as additional information, e.g. time (UTC and local time), dew point (°C), mixing ration (g/kg), density (kg m³), altitude (m MSL), height above ground (ft and m AGL), and geographic coordinates (longitude, latitude). If the wind speed was zero, no wind direction is given.
The zip files contain ascents on the following days:
February 10 (morning and afternoon),
February 11 (morning),
February 16 (afternoon),
February 22 (morning),
March 1 (morning),
March 5 (morning),
March 11 (morning),
March 12 (morning),
March 13 (morning),
March 14 (morning),
March 17 (afternoon), and
March 18.
The data was managed with Windsond Receiver Application Demo Version 2.92, (C) Sparv Embedded AB 2016.

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: Radiosond Sounding Files

en:
The "soundings" radiosond data contains information on ambient pressure (mbar), temperature (C), relative humidity (%), wind speed (m s‾ ¹) and wind direction (true deg), and are ordered with respect to the height above ground (m AGL) with a step size of 20 m. The first line of each file idicates the geographic location and the start time (in UTC) of the ascent. If the wind speed was zero, no wind direction is given.
The zip files contain ascents on the following days:
February 10 (morning and afternoon),
February 11 (morning),
February 16 (afternoon),
February 22 (morning),
March 1 (morning),
March 5 (morning),
March 11 (morning),
March 12 (morning),
March 13 (morning),
March 14 (morning),
March 17 (afternoon), and
March 18.
The data was managed with Windsond Receiver Application Demo Version 2.92, (C) Sparv Embedded AB 2016.

en: Radiosondes (Windsond, Sparv Embedded AB) were started in Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577) to report height profiles of pressure, relative humidity and temperature at specific days. In addition to regular launches of radiosondes, sondes were attached to [HoloBalloon](https://www.envidat.ch/group/clouds-in-situ-raclets) to report the ambient conditions of the in-situ measurements. Further profiles of meteorological measures were recorded at [HoloGondel](https://www.envidat.ch/group/clouds-in-situ-raclets) which was installed at the gondola moving between Gotschnaboden and Gotschnagrat at 2285 m a.s.l.

holoballoon

display_name: holoballoon

pressure

display_name: pressure

raclets

display_name: raclets

radiosonde

display_name: radiosonde

relative-humidity

display_name: relative-humidity

temperature

display_name: temperature

wind

display_name: wind

wind-direction

display_name: wind-direction

en: Radiosondes


maintainer: Nander Wever

en: wind-speed humidity air-temperature snow-depth snow-ice-temperature precipitation-amount wind-direction longwave-radiation shortwave-radiation

en: Version 1

media_type: SMET

en:
Deprecated version. Release notes:

First release of dataset.

en: Version 6

en:
Deprecated version.

Release notes:

- Missing ISWR for 2009-09-30 and 2010-04-30 has been replaced by data from WFJ Gipfel

This dataset is the basis for the Weissfluhjoch dataset in ESM-SnowMIP (doi: http://dx.doi.org/10.16904/16).

en: SNOWPACK ini file (new syntax)

en: This ini-file can be used to run SNOWPACK simulations with the WFJ data set, using the new MeteoIO Filter, Generator and Interpolation syntax.

en: Version 4

en:
Deprecated version. Release notes:

Update: dataset extended to 2016-09-02T00:30

Update: refreshing data originating from MeteoSwiss (particularly precipitation)

en: Version 7 (current)

en:
Release notes:

Bug fix: in previous versions, snow lysimeter data from September 2010 onwards was erroneously reported for UTC+2, instead of UTC+1 (i.e., reported one hour later than should have been).

Update: dataset extended to 2017-07-11T00:30.

en: SNOWPACK ini file (old syntax)

en: This ini-file can be used to run SNOWPACK simulations with the WFJ data set, using version 3.4.0 or higher.

en: SNOWPACK sno file

en: This sno-file can be used to run SNOWPACK simulations with the WFJ data set, using version 3.4.0 or higher.

en: All versions

en: Version 3

en:
Deprecated version. Release notes:

Bug fix: in version 2, the undercatch correction was not applied correctly

Bug fix: in version 2, snow lysimeter data was missing for extended periods of time

Update: dataset extended to 2016-01-02T00:30

Update: refreshing data originating from MeteoSwiss (particularly precipitation)

en: Version 5

en:
Deprecated version. Release notes:

Update: using the incoming and outgoing short- and longwave radiation data from the new processing chain from 2010 onwards, filling also data gaps in pre-2010 data.

Update: dataset extended to 2016-10-04T00:30

Update: refreshing data originating from MeteoSwiss (particularly precipitation)

en: Undercatch correction

en: This document describes how the undercatch correction for the Weissfluhjoch measurement site was determined.

en: Version 2

en:
Deprecated version. Release notes:

Bug fix: in v1, incoming radiation components were taken from WFJ_Gipfel station, instead of WFJ Versuchsfeld.

en:
Dataset of meteorological and snowpack measurements from the automatic weather station at Weissfluhjoch, Davos, Switzerland, suitable for driving snowpack models. The dataset contains standard meteorological measurements, and additionally snowpack runoff data from a snow lysimeter. Where possible, data is quality checked and missing data are replaced from backup sensors from the measurement site itself, or (in only a few cases) from the MeteoSwiss weather station at 470 m distance and 150 m above the measurement site.

Publication
Wever, N., Schmid, L., Heilig, A., Eisen, O., Fierz, C., and Lehning, M. Verification of the multi-layer SNOWPACK model with different water transport schemes. 2015. The Cryosphere. Volume 9. 2271-2293. http://dx.doi.org/10.5194/tc-9-2271-2015.

air-temperature

display_name: air-temperature

humidity

display_name: humidity

longwave-radiation

display_name: longwave-radiation

precipitation-amount

display_name: precipitation-amount

shortwave-radiation

display_name: shortwave-radiation

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-ice-temperature

display_name: snow-ice-temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

en: WFJ_MOD: Meteorological and snowpack measurements from Weissfluhjoch, Davos, Switzerland


en: snowpack snow-instability rutschblock snow-stratigraphy failure-layer snow-profiles snowpack-simulation

en: DAV data set: Properties of observed snow profiles and simulated failure layers

en:
For each profile pair from the DAV data set, this file contains one row with information on the observed snow stability and all extracted features describing the simulated failure layers. The content of the columns is explained in Table 1 of the ReadMe file. Only those profile pairs which fulfilled predefined similarity criteria (column
"similarity_obs_sim" = 1) and which belonged to the stability classes "stable" and "unstable" (column "stability_class"
= 0 or 1) were used to train the RF model. Please note that for each of the two snow profiles with RB score 7 (profile
IDs 7228 and 9526), three additional layers were included in this data set to obtain a balanced set of training data (73
unstable and 73 stable profiles).

en: ReadMe

en: ReadMe file explaining data structure and content

en: Observed snow profiles

media_type: .csv

en: Observed snow stratigraphy in form of one *.csv-file per snow profile from the DAV and SWISS data sets (in respective subfolders). Each file is named after the profile ID which allows identifying the corresponding simulated profile in the "simulated_profiles" folder. One row corresponds to one observed snow layer. The content of the columns is described in Table 2 of the ReadMe file.

en: Simulated snow profiles

en: Simulated snow stratigraphy in form of one *.csv-file per snow profile from the DAV and SWISS data sets (in respective subfolders). Each file is named after the profile ID which allows identifying the corresponding observed profile in the "observed_profiles" folder. One row corresponds to one simulated snow layer. The content of the columns 1-7 is described in Table 3 of the ReadMe file. The remaining columns (8-31) contain all features that were used in the development of the RF model and are described in Table 1 of the ReadMe file.

en: SWISS data set: Properties of observed snow profiles and simulated failure layers

en: For each profile pair from the SWISS data set, this file contains one row with information on the observed snow stability and all extracted features describing the simulated failure layers. Please note that only those profile pairs which fulfilled the similarity criteria (column similarity_obs_sim = 1, 121 profiles) were used to validate the RF model. The content of the columns is explained in Table 1 of the ReadMe file.

en:
This data set includes information on all observed and simulated snow profiles that were used to train and validate the
random forest model described in Mayer et al. (2022). The RF model was trained to assess snow instability from simulated snow stratigraphy. The data set contains observed snow profiles from the region of Davos (DAV subset, 512 profiles) and from all over Switzerland (SWISS subset, 230 profiles). For each observed snow profile, there is a corresponding simulated profile which was obtained using meteorological input data for the numerical snow cover model SNOWPACK. The information on the observed snow profile contains a Rutschblock test result including the depth of the failure interface. As part of the study described in Mayer et al. (2022), each observed snow profile was manually compared to its simulated counterpart and the simulated layer corresponding to the Rutschblock failure layer was identified.

The data are provided in the following form: one file each per observed and simulated snow profile (2x512 files DAV, 2x230 files SWISS), two files (1 file DAV, 1 file SWISS) containing the observed information on snow instability, the allocation between observed and simulated failure layer, and all features extracted from the simulated weak layers that were used to develop the RF model.

failure-layer

display_name: failure-layer

rutschblock

display_name: rutschblock

snow-instability

display_name: snow-instability

snow-profiles

display_name: snow-profiles

snow-stratigraphy

display_name: snow-stratigraphy

snowpack

display_name: snowpack

snowpack-simulation

display_name: snowpack-simulation

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: Observed and simulated snow profile data