de: ogd103-bfe versorgungssicherheit landesverbrauch-strom endverbrauch-strom

fr: energiedashboard.ch: Consommation en électricité Swissgrid

en: energiedashboard.ch: Electricity consumption Swissgrid

it: energiedashboard.ch: Consumo di elettricità Swissgrid

fr: Consommation estimée modélisée

de: Modellbasiert geschätzter Verbrauch

en: Model-based estimated consumption

it: Consumo stimato modellizzato

fr: Les données actuelles ne sont pas disponibles, c'est pourquoi un modèle doit être utilisé pour estimer la consommation sur la base du passé.

en: Real-time data is not available, so a model must be used to estimate consumption based on the past.

de: Zeitnahe Daten sind nicht verfügbar, weshalb mit einem Modell der Verbrauch auf Basis der Vergangenheit geschätzt werden muss.

it: I dati in tempo reale non sono disponibili, quindi è necessario utilizzare un modello per stimare il consumo in base al passato.

fr: Consommation nationale et finale

de: Landesverbrauch und Endverbrauch

en: Nation and final consumtion

it: Consumo nazionale e finale

fr:
La consommation nationale, y compris la consommation des pompes de stockage, est un indicateur important en ce qui concerne l'approvisionnement en électricité. L'évolution est d'abord présentée sur la base des données communiquées à Swissgrid par les gestionnaires de réseau de distribution. Ces données peuvent être incomplètes ou erronées et sont corrigées ultérieurement.

La consommation finale indique la quantité d'électricité consommée par les ménages, le commerce, l'agriculture, les services, l'industrie et les transports. C'est le paramètre le plus important pour les efforts d'économie des Suisses. L'évolution est d'abord présentée sur la base des données communiquées à Swissgrid par les gestionnaires de réseau de distribution. Ces données peuvent être incomplètes ou erronées et sont corrigées.

en:
National consumption, including the consumption of storage pumps, is an important indicator in relation to the electricity supply. The trend is initially presented on the basis of data reported to Swissgrid by distribution grid operators. This data may be incomplete or incorrect and is subsequently corrected.

Final consumption indicates how much electricity is consumed by households, commerce, agriculture, services, industry and transport. It is the decisive factor when it comes to the Swiss' efforts to save energy. The trend is initially presented on the basis of data reported to Swissgrid by distribution grid operators. These data may be incomplete or incorrect and are corrected.

de:
Der Landesverbrauch inklusive des Verbrauchs der Speicherpumpen ist ein wichtiger Indikator in Bezug auf die Stromversorgung. Der Verlauf wird zunächst auf Basis von durch Verteilnetzbetreiber an Swissgrid gemeldeten Daten dargestellt. Diese Daten können unvollständig oder fehlerhaft sein und werden nachkorrigiert.

Der Endverbrauch gibt an, wieviel Strom durch Haushalte, Gewerbe, Landwirtschaft, Dienstleistungen, Industrie und Verkehr verbraucht wird. Wenn es um Sparbemühungen der Schweizer geht ist er die massgebliche Grösse. Der Verlauf wird zunächst auf Basis von durch Verteilnetzbetreiber an Swissgrid gemeldeten Daten dargestellt. Diese Daten können unvollständig oder fehlerhaft sein und werden nachkorrigiert.

it:
Il consumo nazionale, compreso il consumo delle pompe di accumulo, è un indicatore importante in relazione alla fornitura di elettricità. Il trend viene inizialmente presentato sulla base dei dati riferiti a Swissgrid dai gestori delle reti di distribuzione. Questi dati possono essere incompleti o errati e vengono successivamente corretti.

Il consumo finale indica la quantità di elettricità consumata dalle famiglie, dal commercio, dall'agricoltura, dai servizi, dall'industria e dai trasporti. È il fattore decisivo quando si tratta degli sforzi degli svizzeri per risparmiare energia. Il trend viene inizialmente presentato sulla base dei dati riferiti a Swissgrid dai gestori delle reti di distribuzione. Questi dati possono essere incompleti o errati e vengono corretti.

fr:
La consommation nationale de la Suisse, y compris la consommation des pompes d'accumulation des centrales de pompage-turbinage, est un indicateur important en ce qui concerne l'approvisionnement en électricité. Il est important de différencier les chiffres de la consommation. La consommation nationale comprend la consommation totale des ménages, de l'artisanat, de l'agriculture, des services, de l'industrie et des transports (ce que l'on appelle la consommation finale), plus les pertes de transport et de distribution (pertes de réseau). La consommation actuellement affichée comprend, outre la consommation nationale, la consommation d'électricité pour le fonctionnement des pompes de stockage.

La tendance indique l'évolution de la consommation nationale, y compris la consommation des pompes de stockage, par rapport à la consommation moyenne des 10 derniers jours. La valeur prévisionnelle indique la consommation nationale, y compris la consommation des pompes de stockage, estimée sur la base d'un modèle dans 5 jours.

Consommation nationale, y compris la consommation des pompes de stockage, sur les dernières semaines

La consommation d'électricité dépend également de l'utilisation des pompes de stockage. Plus les chiffres sont éloignés dans le temps, plus ils sont robustes. Les données proviennent des gestionnaires de réseau de distribution, qui les communiquent chaque mois à Swissgrid. Ces données peuvent être incomplètes ou erronées et sont corrigées ultérieurement. Ces données de Swissgrid remontent au mieux à 1 mois. Les données de consommation mesurées en temps réel ne sont pas disponibles. Pour déterminer la consommation nationale actuelle, y compris la consommation des pompes de stockage, des modèles sont utilisés. Ces modèles ne tiennent pas compte de l'évolution des températures en Suisse, mais des changements de comportement de la population, par exemple des réactions aux appels à l'économie d'énergie. De tels changements de comportement ne peuvent être détectés que par des données de consommation mesurées.

Consommation finale actuelle sur les dernières semaines

La consommation finale est l'énergie électrique consommée par l'économie, les transports et les ménages privés. Les éventuels efforts d'économie d'électricité peuvent certes être interprétés à partir de ce graphique, mais doivent être considérés comme purement indicatifs en raison de la disponibilité des données. Le graphique se base avant tout sur les données communiquées par le passé à Swissgrid par les gestionnaires de réseau de distribution et corrigées ultérieurement. En raison des incertitudes concernant les données relatives à la consommation finale, l'OFEN a spécialement fait développer un modèle de consommation finale à l'aide des méthodes de science des données les plus récentes, telles que l'apprentissage automatique.

Graphique d'expert comparant les sources de données relatives à la consommation nationale, y compris la consommation des pompes de stockage.

Les analyses montrent qu'il existe différentes différences entre les principales sources de données relatives à la consommation. Ces différences sont illustrées afin de permettre une évaluation des informations qui ont circulé jusqu'à présent. Ces différences s'expliquent par différentes raisons, telles que des approches méthodologiques et des délimitations différentes. Mais les différences sont également dues à des corrections et à des informations complémentaires fournies par le secteur.  Pour la comparaison sur une base mensuelle, les statistiques de l'OFEN sont utilisées comme base et critère de mesure.

Disclaimer Données

Les données relatives à la consommation ne sont pas satisfaisantes. Différentes sources existent, avec des approches méthodologiques différentes. La source la plus fiable est la statistique de l'OFEN, qui ne fournit cependant que des valeurs sur une base mensuelle et qui est actuellement publiée avec un retard d'environ 2 mois.  Il existe également des données de Swissgrid, basées sur les déclarations des gestionnaires de réseau de distribution. Ces données basées sur des valeurs mesurées sont entachées d'incertitudes, car les gestionnaires de réseau de distribution font régulièrement des déclarations erronées, des déclarations complémentaires et des corrections, parfois jusqu'à 6 mois après la publication. Pour que des valeurs actuelles puissent être indiquées, il faut travailler avec des modèles. Ceux-ci tiennent compte des données du passé et notamment des statistiques de l'OFEN. Pour une estimation actuelle de la consommation finale, l'OFEN a fait développer un modèle de science des données utilisant l'apprentissage automatique moderne. Ce modèle prévoit la consommation finale, mais ne peut reproduire que partiellement les changements de comportement importants au sein de la population. L'OFEN travaille actuellement sur de meilleures approches avec le secteur de l'électricité.

en:
The national consumption of Switzerland, including the consumption of the storage pumps of the pumped storage power plants, is an important indicator with regard to the electricity supply. When it comes to consumption, it is essential to differentiate between various figures. National consumption includes the total consumption of households, commerce, agriculture, services, industry and transport (the so-called final consumption) plus transmission and distribution losses (grid losses). In addition to the national consumption, the currently reported consumption also includes the electricity consumption for the operation of the storage pumps.

The trend shows the development of the national consumption including the consumption of the storage pumps compared to the average consumption of the last 10 days. The forecast value indicates the model-based estimated country consumption including the consumption of the storage pumps in 5 days.

Country consumption including consumption of storage pumps over the last few weeks

The electricity consumption also depends on the use of the storage pumps. The further back the figures go, the more reliable they are. The data comes from distribution grid operators, who report the data to Swissgrid on a monthly basis. This data can be incomplete or incorrect and is subsequently corrected. At best, this data from Swissgrid goes back 1 month. Timely measured consumption data are not available. Models are used to determine the current national consumption, including the consumption of the storage pumps. These models do not take into account the temperature development in Switzerland, but they do not take into account changes in the behaviour of the population, for example the reaction to calls to save energy. Such behavioural changes can only be recorded using measured consumption data.

Current final consumption over the last few weeks

The final consumption is the electrical energy consumed by the economy, transport and private households. Any efforts to save electricity can be interpreted from this graph, but must be considered purely indicative due to the data situation. The graph is based primarily on the data reported to Swissgrid in the past by distribution grid operators and subsequently corrected. Due to the uncertainties in the data on final consumption, the SFOE has had a model of final consumption specially developed using the latest data science methods such as machine learning.

Expert graph comparing data sources on national consumption including consumption of storage pumps.

Analyses show that there are various differences between the most important data sources on consumption. These differences are illustrated to enable an assessment of the information that has been circulating so far. The differences have various reasons, such as different methodological approaches and delimitations. However, differences also occur due to corrections and follow-up reports from the industry.  For comparison on a monthly basis, the SFOE statistics are used as a basis and yardstick.

Disclaimer Data

The data situation on consumption is not satisfactory. Different sources exist that follow different methodological approaches. Of these, the most reliable source is the SFOE statistics, which, however, only offer values on a monthly basis and are currently published with a delay of about 2 months.  In addition, there is data from Swissgrid, which is based on reports from the distribution grid operators. These data are based on measured values and are subject to uncertainties, as there are always false reports, subsequent reports and corrections by the distribution grid operators, sometimes up to 6 months after publication. In order to be able to provide current values, models must be used. These take into account past data and, in particular, SFOE statistics. For a current estimate of end consumption, the SFOE has had a data science model developed using modern machine learning. This model forecasts final consumption, but is only able to partially reproduce major changes in the population's behaviour. The SFOE is currently working on better approaches with the electricity industry.

de:
Der Landesverbrauch der Schweiz inklusive des Verbrauchs der Speicherumpen der Pumpspeicherkraftwerke ist ein wichtiger Indikator in Bezug auf die Stromversorgung. Beim Verbrauch gilt es unbedingt zwischen verschiedenen Zahlen zu differenzieren. Der Landesverbrauch enthält den gesamten Verbrauch von Haushalten, Gewerbe, Landwirtschaft, Dienstleistungen, Industrie und Verkehr (der sogenannte Endverbrauch) zuzüglich Übertragungs- und Verteilverluste (Netzverluste). Im aktuell ausgewiesenen Verbrauch ist neben dem Landesverbrauch auch der Stromverbrauch für den Betrieb der Speicherpumpen enthalten.

Der Trend zeigt die Entwicklung des Landesverbrauches inklusive des Verbrauches der Speicherpumpen im Vergleich zum durchschnittlichen Verbrauch der letzten 10 Tage an. Der prognostizierte Wert gibt den modellbasiert geschätzten Landesverbrauch inklusive des Verbrauches der Speicherpumpen in 5 Tagen an.

Landesverbrauch inklusive Verbrauch Speicherpumpen über die letzten Wochen

Der Stromverbrauch hängt auch vom Einsatz der Speicherpumpen ab. Je weiter die Zahlen zurückliegen, desto belastbarer sind sie. Die Daten stammen von Verteilnetzbetreibern, die die Daten monatlich an Swissgrid melden. Diese Daten können unvollständig oder fehlerhaft sein und werden nachkorrigiert. Diese Daten der Swissgrid reichen bestenfalls 1 Monat zurück. Zeitnahe gemessenen Verbrauchsdaten sind nicht verfügbar. Um den aktuellen Landesverbrauch inklusive des Verbrauchs der Speicherpumpen zu ermitteln, werden Modelle herangezogen. Diese Modelle berücksichtigen die Temperaturentwicklung in der Schweiz nicht aber Verhaltensänderungen der Bevölkerung, also beispielsweise Reaktion auf Aufrufe zum Energiesparen. Solche Verhaltensänderungen können nur über gemessene Verbrauchsdaten erfasst werden.

Aktueller Endverbrauch über die letzten Wochen

Der Endverbrauch ist die durch Wirtschaft, Verkehr und Privathaushalte verbrauchte elektrische Energie. Allfällige Anstrengungen zu Stromeinsparungen können aus dieser Grafik zwar interpretiert werden, müssen aber aufgrund der Datenlage als rein indikativ gelten. Die Grafik basiert vor allem auf den in der Vergangenheit durch Verteilnetzbetreiber an Swissgrid gemeldete und nachkorrigierte Daten. Aufgrund der Unsicherheiten in der Datenlage zum Endverbrauch hat das BFE eigens ein Modell des Endverbrauchs mit neuesten Data Science Methoden wie dem maschinellen Lernen entwickeln lassen.

Expertengrafik zum Vergleich der Datenquellen zum Landesverbrauch inklusive Verbrauch der Speicherpumpen.

Analysen zeigen, dass es verschiedene Unterschiede zwischen den wichtigsten Datenquellen zum Thema Verbrauch gibt. Diese Unterschiede werden veranschaulicht, damit eine Einschätzung der bisher kursierenden Information möglich wird. Die Unterschiede haben verschiedene Gründe, wie etwa unterschiedliche methodologische Ansätze und Abgrenzungen. Unterschiede kommen aber auch durch Korrekturen und Nachmeldungen aus der Branche zustande.  Zum Vergleich auf Monatsbasis wird die BFE Statistik als Grundlage und Messlatte herangezogen.

Disclaimer Daten

Die Datenlage zum Verbrauch ist nicht zufriedenstellend. Es existieren unterschiedliche Quellen, die unterschiedliche methodologische Ansätze verfolgen. Davon ist die belastbarste Quelle die BFE Statistik, welche jedoch nur Werte auf Monatsbasis bietet und derzeit mit Verzug von etwa 2 Monaten erscheint.  Daneben gibt es Daten der Swissgrid, die auf Meldungen der Verteilnetzbetreiber basieren. Diese Daten basieren auf Messwerten sind mit Unsicherheiten behaftet, da es immer wieder zu Fehlmeldungen, Nachmeldungen und Korrekturen seitens der Verteilnetzbetreiber kommt, teilweise bis zu 6 Monate nach der Veröffentlichung. Damit aktuelle Werte angegeben werden können muss mit Modellen gearbeitet werden. Diese berücksichtigen Daten der Vergangenheit und insbesondere der BFE Statistik. Für eine aktuelle Schätzung des Endverbrauchs hat das BFE ein Data Science Modell unter Nutzung modernen Maschinenlernens entwickeln lassen. Es prognostiziert den Endverbrauch, vermag aber grosse Verhaltensänderungen in der Bevölkerung nur ansatzweise nachzubilden. Das BFE arbeitet derzeit an besseren Ansätzen mit der Strombranche.

it:
Il consumo nazionale della Svizzera, compreso il consumo delle pompe di accumulo delle centrali elettriche con sistema di pompaggio, è un indicatore importante per quanto riguarda l'approvvigionamento elettrico. Quando si parla di consumi, è fondamentale distinguere tra varie cifre. Il consumo nazionale comprende il consumo totale delle famiglie, del commercio, dell'agricoltura, dei servizi, dell'industria e dei trasporti (il cosiddetto consumo finale) più le perdite di trasmissione e distribuzione (perdite di rete). Oltre al consumo nazionale, il consumo attualmente riportato include anche il consumo di elettricità per il funzionamento delle pompe di accumulo.

Il trend mostra l'andamento del consumo nazionale, incluso il consumo delle pompe di accumulo, rispetto al consumo medio degli ultimi 10 giorni. Il valore di previsione indica il consumo stimato del Paese basato sul modello, incluso il consumo delle pompe di accumulo in 5 giorni.

Consumo del Paese incluso il consumo delle pompe di accumulo nelle ultime settimane

Il consumo di elettricità dipende anche dall'uso delle pompe di accumulo. Più le cifre vanno indietro, più sono affidabili. I dati provengono dagli operatori delle reti di distribuzione, che li riportano a Swissgrid su base mensile. Questi dati possono essere incompleti o errati e vengono successivamente corretti. Questi dati di Swissgrid risalgono al massimo a 1 mese fa. Non sono disponibili dati di consumo misurati tempestivamente. I modelli vengono utilizzati per determinare il consumo nazionale attuale, compreso il consumo delle pompe di accumulo. Questi modelli non tengono conto dell'andamento della temperatura in Svizzera, ma non tengono conto dei cambiamenti nel comportamento della popolazione, ad esempio la reazione alle richieste di risparmio energetico. Tali cambiamenti comportamentali possono essere registrati solo utilizzando dati di consumo misurati.

Consumo finale attuale nelle ultime settimane

Il consumo finale è l'energia elettrica consumata dall'economia, dai trasporti e dalle famiglie. Qualsiasi sforzo per risparmiare energia elettrica può essere interpretato da questo grafico, ma deve essere considerato puramente indicativo a causa della situazione dei dati. Il grafico si basa principalmente sui dati riferiti a Swissgrid in passato dai gestori delle reti di distribuzione e successivamente corretti. A causa delle incertezze dei dati sul consumo finale, l'UFE ha fatto sviluppare appositamente un modello di consumo finale utilizzando i più recenti metodi di scienza dei dati come il machine learning.

Grafico di esperti che confronta le fonti di dati sul consumo nazionale, compreso il consumo di pompe di accumulo.

Le analisi mostrano che esistono varie differenze tra le fonti di dati più importanti sul consumo. Queste differenze sono illustrate per consentire una valutazione delle informazioni che sono circolate finora. Le differenze hanno varie ragioni, come approcci metodologici e delimitazioni diverse. Tuttavia, le differenze si verificano anche a causa delle correzioni e dei rapporti di follow-up del settore.  Per il confronto su base mensile, si utilizzano le statistiche dell'UFE come base e metro di paragone.

Dati disclaimer

La situazione dei dati sul consumo non è soddisfacente. Esistono diverse fonti che seguono approcci metodologici differenti. Di queste, la fonte più affidabile è la statistica dell'UFE, che però offre solo valori su base mensile e attualmente viene pubblicata con un ritardo di circa 2 mesi.  Inoltre, ci sono i dati di Swissgrid, che si basano sui rapporti degli operatori della rete di distribuzione. Questi dati si basano su valori misurati e sono soggetti a incertezze, poiché ci sono sempre segnalazioni false, segnalazioni successive e correzioni da parte degli operatori della rete di distribuzione, a volte fino a 6 mesi dopo la pubblicazione. Per poter fornire i valori attuali, è necessario utilizzare dei modelli. Questi tengono conto dei dati passati e, in particolare, delle statistiche dell'OFE. Per una stima attuale del consumo finale, l'UFE ha fatto sviluppare un modello di scienza dei dati utilizzando il moderno apprendimento automatico. Questo modello prevede il consumo finale, ma è in grado di riprodurre solo parzialmente i principali cambiamenti nel comportamento della popolazione. L'UFE sta attualmente lavorando per migliorare gli approcci con l'industria elettrica.

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de: Energie

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de: Bundesamt für Energie BFE

de: Das Bundesamt für Energie (BFE) ist das Kompetenzzentrum für Fragen der Energieversorgung und der Energienutzung im Eidgenössischen Departement für Umwelt, Verkehr, Energie und Kommunikation (UVEK).


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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.

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name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

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

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de: Selbstfinanzierung [Fr./Einw.]

de: Selbstfinanzierung pro Einwohner. Die Selbstfinanzierung entspricht der Summe der selbst erwirtschafteten Mittel (z.B. Ertragsüberschuss, Aufwandüberschuss, Abschreibungen). Sie zeigt die Finanzierung auf, die die Gemeinde durch ihre betriebliche Tätigkeit erzielt und die sie zur Finanzierung ihrer Investitionen benützen kann. Grundlage ist die Konsolidierte Gemeinde. Der Haushalt der Schulgemeinde wird dabei anteilsmässig in den Haushalt der poltischen Gemeinden umgelegt. Umstellung des Rechnungsmodells von HRM1 auf HRM2 ab Rechnungsjahr 2019.

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fr: Economie nationale

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de: 6 und mehr Personenhaushalte [Anz.]

de: Anzahl Haushalte mit 6 oder mehr Personen (Privathaushalte).

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de: Steuerb. Vermögen natürl. Pers. 75%-Quantil [Fr.]

de: Steuerbares Vermögen natürlicher Personen des Kantonalen Steueramts. Das 75%-Quantil ist ein Schwellenwert: Drei Viertel der Bevölkerung liegt unter, das andere Viertel über diesem Wert.

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name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

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de: Bevölkerungsprognose Trend ZH 2022, nach Bezirk, Geschlecht und 20 Altersklassen

de: Bevölkerung 2010–2050 nach Bezirk, Geschlecht und Alter, nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Maschinenlesbares Format.

de: Bevölkerungsprognose Trend ZH 2022, nach Region, Geschlecht und 20 Altersklassen

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de: Bevölkerung nach Bezirk, Region, Geschlecht und Alter (5-Jahres-Altersklassen), nach zivilrechtlichem Wohnsitz, Daten per Ende Jahr. Dieser Datensatz enthält die aktuellen Prognosedaten. Daten von früheren Prognoseläufen finden Sie in separaten Datensätzen im Datenkatalog. Quellen: Kantonale Bevölkerungserhebung KBE (effektive Bevölkerung), Szenario «Trend ZH 2022» (prognostizierte Bevölkerung), Statistisches Amt des Kantons Zürich.

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de: Statistisches Amt Kanton Zürich

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de: Bevölkerungsprognose für den Kanton Zürich


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de: Ø steuerbares Vermögen natürliche Pers. [1000 Fr.]

de: Durchschnittliches steuerbares Vermögen ordentlich besteuerter natürlichen Personen (exkl. Quellensteuerpflichtige und ausserhalb des Kt. wohnhafte).  Hinweis: Sehr hohe Beträge einiger weniger Steuerpflichtigen wirken sich entsprechend stark auf den Mittelwert aus. Bis 1998: Reinvermögen.

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de: Anteil Einwohner pro ÖV-Güteklasse D: Die ÖV-Güteklassen geben lagesscharf Aufschluss über die Erschliessungsqualität einer Gemeinde mit dem ÖV. In einem ersten Schritt werden Haltestellenkategorien definiert, in Abhängigkeit von einem an der Haltestelle verfügbaren ÖV-Verkehrsmittel und dem Kursintervall.  Danach wird in Abhängigkeit von Haltestellenkategorie und Luftliniendistanz die ÖV-Güteklasse ermittelt. Für jede Gemeinde werden die Einwohner pro Güteklasse in Prozent berechnet. (http://www.afv.zh.ch/internet/volkswirtschaftsdirektion/afv/de/verkehrsgrundlagen/verkehrsangebot/erreichbarkeit_und_erschliessung/_jcr_content/contentPar/downloadlist/downloaditems/infoblatt_v_g_teklas.spooler.download.1436273189233.pdf/KTZH_AFV_Broschuere_OeV-Gueteklassen.pdf)

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de: Mobilität und Verkehr

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de: Approximatives Gebäudevolumen von Landwirtschaftlichen Ökonomiebauten

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de: Bevölkerung

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de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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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.


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de: Steuerbares Einkommen Schweiz steuerpflichtiger natürlicher Personen aus der Bundessteuerstatistik. Der Median ist ein Schwellenwert: Die Hälfte der Bevölkerung liegt unter, die andere Hälfte über diesem Wert.

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de: Unfälle [pro 1000 Einw.]

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

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de: Mobilität und Verkehr


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

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

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de: kantonzuerich personenwagen motorfahrzeugbestand bezirke fahrzeuge gemeinden motorfahrzeuge

de: Bestand Benzinmotor [%]

de: Anteil der Personenwagen (PW) mit Benzinmotor an allen am 30. September eingelösten Personenwagen. Hinweis: Der Wert für den ganzen Kanton umfasst alle Autos mit einem Zürcher Kennzeichen; diese können auch Personen oder Unternehmen gehören, die ihr Domizil nicht im Kanton Zürich haben.

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de: gemeindesteuern gemeinden gemeindesteuerfuesse gemeindefinanzen steuerfuss kantonzuerich oeffentlichefinanzen

de: Steuerfuss (ohne Kirchen) [%]

de: Steuerfuss inkl. Schulgemeinde. Bei mehreren Primarschul- oder Oberstufenschulgemeinden auf dem Gemeindegebiet, wurde der erste Steuerfuss verwendet. Details zu angewendeten Steuerfüssen sind direkt bei den jeweiligen Gemeinden einzuholen. Zeitreihe ab 2012 (neues Finanzausgleichsgesetz).

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

gemeindesteuerfuesse

display_name: gemeindesteuerfuesse

gemeindesteuern

display_name: gemeindesteuern

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

steuerfuss

display_name: steuerfuss

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: bezirke bauzonen gemeinden bodennutzung bauzonenverbrauch zonenart kantonzuerich

de: Bauzonen überbaut [ha]

de: Total überbaute Bauzonenfläche

bauzonen

display_name: bauzonen

bauzonenverbrauch

display_name: bauzonenverbrauch

bodennutzung

display_name: bodennutzung

gemeinden

display_name: gemeinden

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

zonenart

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construction

de: Bau- und Wohnungswesen

statistisches-amt-kanton-zuerich

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


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de: bezirke industrie beschaeftigte kantonzuerich wirtschaftssektor gemeinden arbeitsmarkt

de: Beschäftigte im Sekundärsektor [Anz.]

de: Anzahl Beschäftigte des Sekundärsektors (Bergbau, Verarbeitendes Gewerbe/Herstellung von Waren, Energie- und Wasserversorung, Baugewerbe/Bau). Aktuellstes Jahr provisorisch.

arbeitsmarkt

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display_name: wirtschaftssektor

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fr: Travail, rémunération

de: Arbeit, Erwerb

en: Work and income

it: Lavoro e reddito


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de: parteien kantonzuerich politik bezirke wahlen gemeinden nationalratswahlen

de: KRW Wähleranteil BDP [%]

de: Wähleranteil BDP bei Kantonsratswahlen

nationalratswahlen

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politik

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de: Politik


de: gemeinden bevoelkerung bezirke bevoelkerungsdichte kantonzuerich flaeche

de: Bevölkerungsdichte [Einw./km2]

de: Bevölkerung pro Gemeindefläche [Einwohner pro Quadratkilometer]

bevoelkerung

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de: Bevölkerung


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de: kantonzuerich gemeinden arbeitsmarkt wirtschaftssektor dienstleistungssektor bezirke beschaeftigte

de: Beschäftigte im Tertiärsektor [Anz.]

de: Anzahl Beschäftigte des Tertiärsektors (Handel, Instandhaltung/Reparatur, Verkehr/Lagerei, Gastgewerbe/Gastronomie, Information/Kommunikation, Finanz-/Versicherungs-DL, Grundstücks-/Wohnungswesen, weitere DL, öffentliche Verwaltung, Erziehung/Unterrricht, Gesundheit, Kunst). Aktuellstes Jahr provisorisch.

dienstleistungssektor

display_name: dienstleistungssektor

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: gemeinden apotheken kantonzuerich bezirke gewerbe

de: Apotheken [Anz.]

de: Definition: Alle öffentlichen Apotheken im Kanton Zürich. Aktuellstes Jahr provisorisch. Stand: Anfangs Folgejahr.

apotheken

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gewerbe

display_name: gewerbe

health

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Sanità

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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.


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de: bautaetigkeit kantonzuerich gebaeude landwirtschaft gemeinden bezirke

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

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

bautaetigkeit

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kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

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de: Bau- und Wohnungswesen


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de: kantonzuerich schueler bezirke schuelerinnen gemeinden sekundarschule schulen

de: Schül. Oberstufe [Anz.]

de: Anzahl OberstufenschülerInnen (exklusiv LangzeitgymnasiastInnen; nach Wohnort)

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display_name: schuelerinnen

schulen

display_name: schulen

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education

fr: Education, science

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

it: Formazione e scienza


de: schulen kantonzuerich schuelerinnen bezirke schueler kindergarten gemeinden

de: Schül. Kindergarten [pro 1000 Einw.]

de: Anzahl KindergartenschülerInnen inkl. Grundstufe gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr

kindergarten

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de: kantonzuerich gemeindefinanzen bezirke gemeinden steuern steuerkraft

de: Steuerkraft pro Kopf [Fr.]

de: Steuerkraft pro Einwohner (Nettosteuerertrag zu 100% pro Einwohner; = relative Steuerkraft).

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

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display_name: steuerkraft

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display_name: steuern

national-economy

de: Volkswirtschaft

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de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: gemeinden bezirke landwirtschaft wirtschaftssektor beschaeftigte kantonzuerich

de: Beschäftigte Landwirtschaft [Pers.]

de: Landwirtschaftlich Beschäftigte (Voll- und Teilzeit); ungleich Beschäftigte des 1. Sektors aus den eidg. Betriebszählungen!

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

wirtschaftssektor

display_name: wirtschaftssektor

agriculture

fr: Agriculture, sylviculture

de: Land- und Forstwirtschaft

en: Agriculture, forestry

it: Agricoltura, selvicoltura

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de: wahlen bezirke gemeinden parteien nationalratswahlen politik kantonzuerich

de: NRW Wähleranteil GP [%]

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

nationalratswahlen

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parteien

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politik

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wahlen

display_name: wahlen

politics

de: Politik


de: kantonzuerich bevoelkerung bezirke gemeinden altersstruktur alter

de: Bevölkerung: Anteil 20-39-Jährige [%]

de: Anteil 20-39-Jähriger an der Gesamtbevölkerung nach zivilrechtlichem Wohnsitz(ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene, die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, aber ohne Wochenaufenthalter und Asylbewerber).

alter

display_name: alter

altersstruktur

display_name: altersstruktur

bevoelkerung

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kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

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de: Bevölkerung


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de: gemeindefinanzen nettoaufwendungen bezirke gesundheit gemeinden oeffentlichefinanzen kantonzuerich

de: Nettoaufwand Gesundheit [Fr./Einw.]

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

bezirke

display_name: bezirke

gesundheit

display_name: gesundheit

nettoaufwendungen

display_name: nettoaufwendungen

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen


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de: bezirke gemeinden oeffentlichefinanzen volkswirtschaft nettoaufwendungen kantonzuerich gemeindefinanzen

gemeindefinanzen

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display_name: volkswirtschaft

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de: Volkswirtschaft

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de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: unternehmen gemeinden bezirke kantonzuerich unternehmensstruktur

de: Neu gegründete Unternehmen Total [Anz.]

de: Neu gegründete Unternehmen (2. und 3. Sektor). Die Statistik der Neugründungen erfasst nur tatsächlich - also «ex nihilo» - neu entstandene Unternehmen mit marktwirtschaftlicher Tätigkeit. Aus Fusionen, Übernahmen, Spaltungen oder Restrukturierungen hervorgegangene Unternehmen werden folglich nicht berücksichtigt. Werte < 4 werden nicht ausgewiesen.

unternehmen

display_name: unternehmen

unternehmensstruktur

display_name: unternehmensstruktur

work

de: Arbeit, Erwerb


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de: wahlen kantonsratswahlen bezirke gemeinden parteien politik kantonzuerich

de: KRW Wähleranteil SD [%]

de: Wähleranteil SD bei Kantonsratswahlen

kantonsratswahlen

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statistisches-amt-kanton-zuerich

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


de: bodennutzung bauzonen bezirke gemeinden zonenart bauzonenverbrauch kantonzuerich

de: Bauzonen überbaut pro Kopf [m2/Einw.]

de: Überbaute Bauzonenfläche gemessen an der zivilrechtlichen Wohnbevölkerung Ende Vorjahr

bauzonen

display_name: bauzonen

bauzonenverbrauch

display_name: bauzonenverbrauch

bodennutzung

display_name: bodennutzung

zonenart

display_name: zonenart

construction

de: Bau- und Wohnungswesen


reformierte-kirchensteuerpflichtige-anz

title_for_slug: reformierte-kirchensteuerpflichtige-anz

de: bezirke steuerpflichtige gemeinden kirchensteuer oeffentlichefinanzen kantonzuerich

de: Reformierte Kirchensteuerpflichtige

kirchensteuer

display_name: kirchensteuer

steuerpflichtige

display_name: steuerpflichtige


bestand-elektromotor

title_for_slug: bestand-elektromotor

de: motorfahrzeuge motorfahrzeugbestand gemeinden fahrzeuge bezirke kantonzuerich personenwagen

de: Bestand Elektromotor [%]

de: Anteil der Personenwagen (PW) mit Elektromotor an allen am 30. September eingelösten Personenwagen. Hinweis: Der Wert für den ganzen Kanton umfasst alle Autos mit einem Zürcher Kennzeichen; diese können auch Personen oder Unternehmen gehören, die ihr Domizil nicht im Kanton Zürich haben.

fahrzeuge

display_name: fahrzeuge

gemeinden

display_name: gemeinden

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display_name: motorfahrzeugbestand

motorfahrzeuge

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personenwagen

display_name: personenwagen

mobility

de: Mobilität und Verkehr


bauinvestitionen-fr-einw

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de: bautaetigkeit bauinvestitionen kantonzuerich gemeinden bezirke

de: Bauinvestitionen  [Fr./Einw.]

de: Bauinvestitionen von Bautätigkeiten mit Investitionscharakter, die einer behördlichen Bewilligung bedürfen, in Franken pro Einwohner

bauinvestitionen

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bautaetigkeit

display_name: bautaetigkeit

bezirke

display_name: bezirke

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: bezirke oeffentlicherverkehr verkehrsinfrastruktur kantonzuerich gemeinden bus

de: Weg zur nächsten Haltestelle [m]

de: Durchschnittliche Distanz zur nächsten Haltestelle

bus

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oeffentlicherverkehr

display_name: oeffentlicherverkehr

verkehrsinfrastruktur

display_name: verkehrsinfrastruktur


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de: politik parteien gemeinden kantonsratswahlen bezirke wahlen kantonzuerich

de: NRW Wähleranteil SP [%]

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

kantonsratswahlen

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parteien

display_name: parteien

politik

display_name: politik

wahlen

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politics

de: Politik

statistisches-amt-kanton-zuerich

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


zuzuge

title_for_slug: zuzuge

de: gemeinden kantonzuerich zuzuege-wegzuege bevoelkerung bezirke wanderungen

de: Zuzüge [%]

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

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

wanderungen

display_name: wanderungen

zuzuege-wegzuege

display_name: zuzuege-wegzuege

education

de: Bildung, Wissenschaft

population

de: Bevölkerung


de: gemeindesteuern kantonzuerich steuern schulgemeinden bezirke gemeindefinanzen gemeinden

de: Anteil Pol./Schulgem. an allg. Gemeindesteuern [%]

de: Anteil der politischen / Schulgemeinde an den allg. Gemeindesteuern (Nettoertrag Rechnungsjahr).

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

gemeinden

display_name: gemeinden

gemeindesteuern

display_name: gemeindesteuern

schulgemeinden

display_name: schulgemeinden

steuern

display_name: steuern

national-economy

de: Volkswirtschaft


de: bezirke bevoelkerung bevoelkerungsdichte kantonzuerich flaeche gemeinden

de: 4-Personenhaushalte [Anz.]

bevoelkerungsdichte

display_name: bevoelkerungsdichte

bezirke

display_name: bezirke

flaeche

display_name: flaeche

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


altpapiermengen-tonnen

title_for_slug: altpapiermengen-tonnen

de: recycling bezirke altpapier kantonzuerich gemeinden

de: Altpapiermengen [Tonnen]

de: Altpapiermengen aus kommunaler Sammlung von Industrie und Privathaushalten. Wo keine Angabe vorhanden sind, wird Papier zusammen mit Karton gesammelt.

altpapier

display_name: altpapier

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

recycling

display_name: recycling

territory

fr: Territoire et environnement

de: Raum und Umwelt

en: Territory and environment

it: Territorio e ambiente


de: kantonzuerich kultur bezirke freizeit gemeindefinanzen gemeinden oeffentlichefinanzen nettoaufwendungen

de: Nettoaufwand Kultur, Sport und Freizeit [Fr./Einw.]

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

freizeit

display_name: freizeit

kultur

display_name: kultur

nettoaufwendungen

display_name: nettoaufwendungen

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

statistisches-amt-kanton-zuerich

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


total-kirchensteuerpflichtige-anz

title_for_slug: total-kirchensteuerpflichtige-anz

de: gemeinden kirchensteuer oeffentlichefinanzen kantonzuerich bezirke steuerpflichtige

de: Total Kirchensteuerpflichtige [Anz.]

de: Total Kirchensteuerpflichtige

kirchensteuer

display_name: kirchensteuer

steuerpflichtige

display_name: steuerpflichtige


wind-lidar-davos-wolfgang

maintainer: EnviDat Support

title_for_slug: wind-lidar-davos-wolfgang

en: wolfgangpass raclets profiles lidar wind

en: Wind LIDAR data Wolfgang

media_type: application/zip

en: A Leosphere WidCube 100S was deployed at Davos Wolfang, measuring wind profiles as well as performing PPI and RHI scans. Time format is in UTC with highest time resolution of 5 seconds.

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: Scanning wind Lidar from Meteoswiss was installed at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577) and measured from 200 m above ground to 8100 m. The time resolution is up to 5 seconds. The Lidar was measuring wind profiles but also performed plan position indicator (PPI) and range height indicator (RHI) scans.

lidar

display_name: lidar

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display_name: profiles

raclets

display_name: raclets

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display_name: wind

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display_name: wolfgangpass

education

de: Bildung, Wissenschaft

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

value: Envidat Harvester

en: Wind LIDAR Davos Wolfgang


en: avalanche-fatalities number-of-caught-persons number-of-dead-persons avalanche-accidents avalanche-accident-statistics

en: Fatal avalanche accidents in Switzerland since 1995-1996

media_type: CSV

en:
This data collection contains information concerning all accidents by snow avalanches causing at least one fatality in Switzerland. The data set commences on 01/10/1995. After the completion of a hydrological year, the new data is added.

The following information is provided:

 * avalanche identifier
 * date of the accident
 * accuracy of the date in range of days before and after
 * canton
 * name of the locality
 * start zone of the avalanche
  * coordinates (Swiss coordinate system, approximately in middle of start zone)
  * accuracy of the coordinates in meters
 * elevation (in meteres above sea level, app. in middle of start zone)
 * slope aspect (main orientation of start zone)
 * slope inclination (in degree, steepest point within start zone)
 * number of dead persons
 * number of caught persons
 * number of fully buried persons
 * forecasted avalanche danger level
 * activity/location of the accident party at the time of the incident

avalanche-accident-statistics

display_name: avalanche-accident-statistics

avalanche-accidents

display_name: avalanche-accidents

avalanche-fatalities

display_name: avalanche-fatalities

number-of-caught-persons

display_name: number-of-caught-persons

number-of-dead-persons

display_name: number-of-dead-persons


en: soil-moisture precipitation climate-change discharge snowmelt hydrology

en: Daily simulated data for the future period

en: Daily simulated discharge, precipitation, snowmelt, and soil moisture for the period 1981-2100 in mm for the 307 catchments.

en: Shapefile of 307 catchments in Switzerland

en: Shapefile of the 307 medium-sized catchments in Switzerland. The "gridcode" provides the ID of the catchment used in the datafiles.

en: Daily simulated data for the reference period

en: Daily simulated discharge, precipitation, snowmelt, and soil moisture for the reference period 1981-2017 in mm.

en:
Daily discharge and the related hydro-meteorological variables precipitation, snowmelt, and soil moisture are provided for current (1981-2017) and for future climate conditions (1981-2100) for 307 medium-sized catchments in Switzerland. The catchments have a median catchment area of 117 km². The 307 catchments together form a set representative of the climatological conditions and runoff characteristics in Switzerland. The four variables were simulated at a daily resolution using the hydrological model PREVAH. PREVAH is a conceptual process-based model that was run in this study in its fully distributed version on a 500 m grid (Viviroli et al. 2009a). For the calibration, runoff time series from 140 mesoscale catchments covering the different runoff regimes were used. The model calibration was conducted over the period 1993-1997. Verification was performed on the period 1983-2005 using (i) volumetric deviation (Viviroli et al. 2007) and (ii) benchmark efficiency (Schäfli et al 2007) as objective functions. The calibration and validation procedures are described in detail in Köplin et al. (2010). The parameters for each model grid cell were derived by regionalizing the parameters obtained for the 140 catchments with a procedure based on ordinary kriging (Viviroli et al. 2009b, Köplin et al. 2010).
The calibrated and validated model was then driven with transient meteorological data (precipitation, temperature, radiation, and wind) representing both reference (1981-2017) and future climate conditions (2018-2099). The data were derived from the CH2018 climate scenarios (NCCS 2018) provided by the Swiss National Centre for Climate Services (NCCS). They were obtained from climate experiments produced with different climate modeling chains, consisting of a global and a regional circulation model each, within EUROCORDEX for three representative concentration pathways (RCP) emission scenarios. Downscaled output of ten climate model chains derived by quantile mapping were considered. The focus was on the chains of the EUR-11 domain with a horizontal resolution of 0.11 degrees (roughly 12.5 km). The climate model chains (GCM, RCM, RCP, and grid resolution) used are listed below:

- ICHEC-EC-EARTH	DMI-HIRHAM5	2.6	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	DMI-HIRHAM5	4.5	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	DMI-HIRHAM5	8.5	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	SMHI-RCA4	2.6	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	SMHI-RCA4	4.5	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	SMHI-RCA4	8.5	EUR-11
- MOHC-HadGEM2-ES	SMHI-RCA4	4.5	EUR-11
- MOHC-HadGEM2-ES	SMHI-RCA4	8.5	EUR-11
- MPI-M-MPI-ESM-LR	SMHI-RCA4	4.5	EUR-11
- MPI-M-MPI-ESM-LR	SMHI-RCA4	8.5	EUR-11

*References*:

-	Köplin, N., D. Viviroli, B. Schädler, and R. Weingartner (2010), _How does climate change affect mesoscale catchments in Switzerland? - A framework for a comprehensive assessment_, Advances in Geosciences, 27, 111-119, doi:10.5194/adgeo-27-111-2010.
-	National Centre for Climate Services (2018), CH2018 - _Climate Scenarios for Switzerland_, Tech. rep., NCCS, Zurich.
-	Schäfli, B., and H. V. Gupta (2007), _Do Nash values have value?_, Hydrological Processes, 21, 2075-2080, doi:10.1002/hyp.6825.
-	Viviroli, D., J. Gurtz, and M. Zappa (2007), _The hydrological modelling system PREVAH. Part II - Physical model description_, Geographica Bernensia, 40, 1-89.
-	Viviroli, D., M. Zappa, J. Gurtz, and R. Weingartner (2009a), _An introduction to the hydrological modelling system PREVAH and its pre- and post-processing-tools_, Environmental Modelling & Software, 24, 1209-1222, doi:10.1016/j.envsoft.2009.04.001.
-	Viviroli, D., H. Mittelbach, J. Gurtz, and R. Weingartner (2009b), _Continuous simulation for flood estimation in ungauged mesoscale catchments of Switzerland-Part II: Parameter regionalisation and flood estimation results_, Journal of Hydrology, 377 (1), 208-225, doi:10.1016/j.jhydrol.2009.08.022.

climate-change

display_name: climate-change

discharge

display_name: discharge

hydrology

display_name: hydrology

precipitation

display_name: precipitation

snowmelt

display_name: snowmelt

soil-moisture

display_name: soil-moisture

en: Simulated future discharge and climatological variables for medium-sized catchments in Switzerland


maintainer: Jana von Freyberg

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

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

format: XLS

en:
This data contain volumes, solutes and isotopes of snowpack outflow measured by a snowmelt lysimeter system at three locations in the southern Alp catchment, situated Central Switzerland. The river Alp is a snow-dominated catchment situated in Central Switzerland characterized by an elevation range from 840 to 1898 m a.s.l.
The dataset provides solutes (major anions and cations, trace metals) and stable water isotopes and water fluxes (snowpack outflow volumes) at daily intervals from several sampling locations. Additionally, the data measured by the snowmelt lysimeter system are provided in 10-minute resolution.

snowmelt-lysimeter

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display_name: stable-water-isotopes

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en: Education and science

en: Daily data of the volumes, solutes and isotopes in snowpack outflow measured at three locations in the southern Alp catchment


wahlarchiv-regierungsratswahlen

maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Wahlen & Abstimmungen

title_for_slug: wahlarchiv-regierungsratswahlen

de: politik kantonzuerich regierungsrat regierungsratswahlen wahlergebnisse politischeparteien wahlen

de: Resultate 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2019

de: Resultate 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2007

de: Dokumentation Regierungsratswahl

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

de: Kandidierende 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2019

de: Resultate 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2015

de: Kandidierende 1. Wahlgang Ersatzwahl Regierungsrat 2009

de: Resultate 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2023

de: Kandidierende 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2023

de: Resultate 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2011

de: Kandidierende 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2007

de: Kandidierende 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2015

de: Resultate 1. Wahlgang Ersatzwahl Regierungsrat 2009

de: Kandidierende 1. Wahlgang Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2011

de: Ergebnisse der Erneuerungs- und Ersatzwahlen der Mitglieder des Regierungsrates

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

politik

display_name: politik

politischeparteien

display_name: politischeparteien

regierungsrat

display_name: regierungsrat

regierungsratswahlen

display_name: regierungsratswahlen

wahlen

display_name: wahlen

wahlergebnisse

display_name: wahlergebnisse

politics

de: Politik

en: Politics


en: aws python antarctica cryowrf consistent

media_type: .zip

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

format: SERVICE

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

The following data sources are taken into account:

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

Important notes

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

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

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

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

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

antarctica

display_name: antarctica

aws

display_name: aws

consistent

display_name: consistent

cryowrf

display_name: cryowrf

python

display_name: python

education

de: Bildung, Wissenschaft

envidat

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

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.

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.

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


snow-drift-station-flowcapt

maintainer: Benjamin Walter

title_for_slug: snow-drift-station-flowcapt

en: acoustic-mass-flux raclets snowdrift snow-blowing wind-speed flowcapt

en: maximum mass flux

en: The data file contains the maximum mass flux of 10 minute intervalls. The duration of one cycle was 1 min and contained 6s observations and 54 s stand-by. The time is given in UTC+1.

en: avergaged mass flux

en: Average mass flux of 10 min measurement interval. The Cycle duration is 1 min which includes 6 s observation and 54 s stand-by. The time is given in UTC+1.

en: average wind speed

en: The data file contains the average wind speed in 10 minute intervalls. The duration of one cycle was 1 min and contained 6s observations and 54 s stand-by. The time is given in UTC+1.

en: minimum mass flux

en: The data file contains the minimum mass flux of 10 minute intervalls. The duration of one cycle was 1 min and contained 6s observations and 54 s stand-by. The time is given in UTC+1.

en: minimum wind spees

en: The data file contains the minimum wind speed in 10 minute intervalls. The duration of one cycle was 1 min and contained 6s observations and 54 s stand-by. The time is given in UTC+1.

en: maximum wind speed

en: The data file contains the maximum wind speed in 10 minute intervalls. The duration of one cycle was 1 min and contained 6 s observations and 54 s stand-by. The time is given in UTC+1.

en: The FlowCapt is an ultra-robust instrument measuring solid particle acoustic mass - flux intensities (g m‾ ² s‾ ¹) and wind speeds (m s‾ ¹). It was deployed at Gotschnagrat (LON: 46.859 LAT: 9.849). The vertical tube with a length of 1 m monitors snowdrift and snow-blowing; and is mounted at a height between 0.1 an 1.1 m above snow surface. The time within each data set is given in UTC+1.

acoustic-mass-flux

display_name: acoustic-mass-flux

flowcapt

display_name: flowcapt

raclets

display_name: raclets

snow-blowing

display_name: snow-blowing

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display_name: snowdrift

wind-speed

display_name: wind-speed

en: Snow Drift Station - Flowcapt


mountain-permafrost-hydrology

maintainer: Jeannette Noetzli

title_for_slug: mountain-permafrost-hydrology

en: permafrost-degradation ice-rich-permafrost climate-change-impacts mass-movements monitoring-techniques mountain-permafrost-hydrology

en: DORA Persistent URL

media_type: PDF

format: PDF

en: Synthesis report chapter of the Hydro-CH2018 project of the Federal Office for the Environment (FOEN)

en: This report was prepared as one of the synthesis report chapters of the Hydro-CH2018 project of the Federal Office for the Environment (FOEN). In earlier reports such as the CH2014-IMPACTS report (CH-Impacts 2014), the topic of mountain permafrost hydrology was not addressed. Here, we provide a baseline of the available knowledge of mountain permafrost in the Swiss Alps for future reference. We compile an overview of the current understanding of mountain permafrost in the Swiss Alps, its distribution and characteristics, observed and projected changes, and expected impacts on slope stability, infrastructure and hydrological aspects. We also briefly describe the measurement techniques and modelling approaches applied. The chapter closes with a summary of the most important open research questions. The literature cited mainly includes studies on mountain permafrost published in scientific journals and assessments of long-term observation data. We focus on permafrost hydrology interactions wherever information is available. However, systematic studies on permafrost hydrology in mountain areas are still limited.

climate-change-impacts

display_name: climate-change-impacts

ice-rich-permafrost

display_name: ice-rich-permafrost

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display_name: mass-movements

monitoring-techniques

display_name: monitoring-techniques

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display_name: mountain-permafrost-hydrology

permafrost-degradation

display_name: permafrost-degradation

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: Mountain Permafrost Hydrology


biogas-aus-hofdunger-in-der-schweiz

title_for_slug: biogas-aus-hofdunger-in-der-schweiz

en: review biogas switzerland manure bioenergy

en: Biogas aus Hofdünger in der Schweiz

en: Ziel dieses Whitepapers ist es, Entscheidungsträgern, Verwaltungen und Stakeholdern die aktuellsten Forschungsergebnisse zur Verfügung zu stellen, um die optimale Nutzung von Bioenergie aus Hofdünger in der Schweizer Energiewende zu fördern. Zu diesem Zweck werden die Ergebnisse des Schweizer Kompetenzzentrums für Bioenergieforschung - SCCER BIOSWEET - zusammengefasst und in einem breiteren Kontext dargestellt. Wenn nichts anderes erwähnt wird, beziehen sich die Ergebnisse auf die Schweiz und im Falle der Ressourcen auf die heimischen Biomassepotenziale.

bioenergy

display_name: bioenergy

biogas

display_name: biogas

manure

display_name: manure

review

display_name: review

switzerland

display_name: switzerland


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

en: Site aerial photo (Neunkirch)

media_type: image/jpeg

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

mimetype: image/jpeg

en: Site photo of the forest station (NEB)

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

en: Data plot of the forest station (NEB)

media_type: application/pdf

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

mimetype: application/pdf

en: Field station data (NEF)

en: Data file.

en: Data plot of the field station (NEF)

en: Forest station data (NEB)

en: Site photo of the field station (NEF)

en: Site photo of the field 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 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.

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

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


wahlarchiv-kantonsratswahlen

title_for_slug: wahlarchiv-kantonsratswahlen

name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Wahlen & Abstimmungen

de: kantonsratswahlen politik kantonzuerich wahlen panaschierstimmen kantonsrat politischeparteien wahlergebnisse

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2019

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

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2007

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2007

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2011

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

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2007

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

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2015

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

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2019

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2019

de: Dokumentation Kantonsratswahl

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2019

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

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2023

de: Stimmen nach Herkunft für alle Kandidierenden der Kantonsratswahl 2023 pro Gemeinde

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2015

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

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2015

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2015

de: Panaschierstatistik Erneuerungswahl Kantonsrat 2007

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

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2011

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2011

de: Kandidierende Erneuerungswahl Kantonsrat 2023

de: Informationen zu den Kandidierenden der Kantonsratswahl 2023

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2023

de: Gemeindespezifische Informationen wie BFS-Nummer und Stimmbeteiligung für die Kantonsratswahl 2023

de: Gemeindeinformationen Erneuerungswahl Kantonsrat 2011

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

de: Ergebnisse der Erneuerungswahlen der Mitglieder des Kantonsrates

kantonsrat

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kantonsratswahlen

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kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

panaschierstimmen

display_name: panaschierstimmen

politik

display_name: politik

politischeparteien

display_name: politischeparteien

wahlen

display_name: wahlen

wahlergebnisse

display_name: wahlergebnisse

politics

en: Politics

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.


automatic-detection-of-avalanches

maintainer: Matthias Heck

title_for_slug: automatic-detection-of-avalanches

en: hidden-markov-model seismic snow avalanche-activity monitoring

en: Results and Scripts

en: This zip package contains the classification results, coherence results, reference data set, python scripts used for the classification and the start and end times for the pre-processed continuous seismic data. A further readme file is also include for more detailed information.

en: This dataset contains the results obtained by an automatic classification using hidden Markov models of a continuous seismic dataset. To avoid long computational times, we reduced the seismic data using pre-processing step. The start and end times of the windows used for the classification are also included in this dataset. Furthermore, an avalanche reference data set is included and the python scripts used to perform the processing steps and the classification.

avalanche-activity

display_name: avalanche-activity

hidden-markov-model

display_name: hidden-markov-model

monitoring

display_name: monitoring

seismic

display_name: seismic

snow

display_name: snow

education

de: Bildung, Wissenschaft

en: Education and science

envidat

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

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.

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.

en: Automatic detection of avalanches


maintainer: Leo Gallus Bont

en: seilaplan accessible-forest openstreetmap geoprocessing forest qgis

en: Digitised sample perimeter

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: Forest vector data (for sample forest range)

en: Preview

media_type: image/png

format: PNG

mimetype: image/png

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

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

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

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

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

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

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

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

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

accessible-forest

display_name: accessible-forest

forest

display_name: forest

geoprocessing

display_name: geoprocessing

openstreetmap

display_name: openstreetmap

qgis

display_name: qgis

seilaplan

display_name: seilaplan

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


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

en: Data plot of the field station (LAF)

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

en: Forest station data (LAB)

en: Data file.

en: Data plot of the forest station (LAB)

en: Field station data (LAF)

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: Site photo of the field station (LAF)

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

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

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

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


en: ecology biodiversity reef-fish dispersal traits

en: Global species distribution of tropical reef fish species

en: Each species corresponds to a "Gaspar_code" gathered from the General Approach to Species Abundance Relationships (GASPAR) database (Kulbicki et al. 2013, Parravicini et al. 2013) and is linked to a specific Fishned ID corresponding to a specific Latitude and Longitude.

en: Global coast files from https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/shorelines/gshhs.html used in the Figures

en: Coral reef grid cells (shape, dbf, etc. files)

en:
Grid cells of 5 × 5°, corresponding to circa 555 × 555 km at the Equator (see Parravicini et al. 2013, Leprieur et al. 2016)

Parravicini, V. et al. 2013. Global patterns and predictors of tropi- cal reef sh species richness. – Ecography 36: 1254–1262.

Leprieur, F. et al. 2016. Plate tectonics drive tropical reef biodiver- sity dynamics. – Nat. Commun. 7: 11461.

en: Global simulated distribution of species under a range of dispersal parameter values

media_type: text/plain

en:
Global distribution of simulated species richness under a range of dispersal parameter values d
d ∈ [1.75°: 5.45°].

format: TXT

mimetype: text/plain

en: Tropical reef fish trait data

en:
Species trait (i.e. adult body size, home range mobility behaviour, circadian activity and schooling) data gathered from the General Approach to Species Abundance Relationships (GASPAR) database (Kulbicki et al. 2013, Parravicini et al. 2013).

Kulbicki, M. et al. 2013. Global biogeography of reef shes: a hier- archical quantitative delineation of regions. – PLoS One 8: e81847.

Parravicini, V. et al. 2013. Global patterns and predictors of tropi- cal reef sh species richness. – Ecography 36: 1254–1262.

To complement the trait data with Pelagic Larval Duration information refer to the following publication:

Luiz, Osmar J., et al. "Adult and larval traits as determinants of geographic range size among tropical reef fishes." Proceedings of the National Academy of Sciences 110.41 (2013): 16498-16502.

In Donati et al. "A process-based model supports an association between dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages" accepted in Ecography in August 2019, we used the PLD gathered from Luiz et al. 2013 as described in the methods - section "Species trait data".

en: Main text figures

media_type: R

en: R Script used for figures in main text in: Donati et al. 2019: "A process-based-model supports an association between dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages" accepted in Ecography, August 2019.

media_type: rds

en: Simulated rates of speciation and extinction under a range of dispersal parameters. Net diversification rates are calculated from the difference between speciation and extinction rates. This data allows the creation of Figure A4 in Supporting information, Appendix 1.

en: Functions used in R scripts in: Donati et al. 2019 "A process-based-model supports an association between  # dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages" accepted in Ecography, August 2019

en: Functions for Figures illustrated in Donati et al. 2019 "A process-based-model supports an association between dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages" accepted in Ecography, August 2019.

en: Dispersal parameter value d per simulation starting with a minimum dispersal value, where each species is able to colonise each adjacent cell, and ending with the value of d for which all the extant habitats, including the most remote Pacific islands, have been colonised (d ∈ [1.75°: 5.45°]).

en: Supplementary material Appendix 1 Figures illustrated in Donati et al. 2019 "A process-based-model supports an association between dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages". accepted in Ecography, August 2019

en: Input for spatial congruence test overlap between proportions of low and high dispersal and observed low- and high- dispersal-related traits in assemblages (30-50% threshold). see Table 2.

en: Donati et al. main script

en:
Main script used in : Donati et al. 2019 "A process-based-model supports an association between dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages"
accepted in Ecography, August 2019

en: Input for the Global distribution maps for proportions of species richness for (a) simulated dispersal parameter value (b) observed dispersal-related traits

en: Geographic distribution data (species richness and proportions of high/low dispersal-related traits) on predominantly low dispersing and high dispersing species expected based on the simulations, and those where low- and high- dispersal related traits values are observed for the five investigated traits.

en:
This dataset contains all data and R codes (R Development Core Team, https://www.R-project.org) used in the following publication: Donati GFA, Parravicini V, Leprieur F, Hagen O, Gaboriau T, Heine C, Kulbicki M, Rolland J, Salamin N, Albouy C, Pellissier L. "A process-based model supports an association between dispersal and the prevalence of species traits in tropical reef fish assemblages" accepted by Ecography in August 2019. When using this data and R scripts the above publication should be cited.

The interaction of habitat dynamics with species dispersal abilities could generate gradients
in species diversity and prevalence of life-history and ecological traits, when the latter are associated with dispersal potential. In this dataset, we use a spatial mechanistic model of speciation, extinction and dispersal, constrained by a dispersal parameter. This model allows to simulate the interplay between reef habitat dynamics over the past 140 million years and dispersal, shaping lineage diversification history and global assemblage composition of over 6000 tropical reef fish species. Global trait distribution data of tropical reef fish are used to evaluate the congruence between simulations and observations.

biodiversity

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dispersal

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ecology

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reef-fish

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traits

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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: Simulated and observed prevalence of dispersal-related traits in tropical reef fish assemblages worldwide