maintainer: Leo Gallus Bont

en: openstreetmap qgis geoprocessing forest accessible-forest seilaplan

en: Juypter Notebook for Data Preparation

en: Digitised sample perimeter

en: Juypter Notebook for Data Preparation (online)

en: Forest vector data (for sample forest range)

en: Preview

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format: PNG

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

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

media_type: image/tiff

format: TIFF

mimetype: image/tiff

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

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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


maintainer: Lisa Hülsmann

en: forest-reserves tree-growth inventory-data empirical-mortality-models tree-mortality

state: active

type: dataset

en: Calibration data

media_type: text/csv

en:
A set of three consecutive inventories was used to generate records for the calibration of mortality models based on trees that were alive in the first and second inventory and either dead or alive in the third inventory.

 Meta data
Reserve: Name of the forest reserve

Plot: Permanent plot number

 Tree data
Species: Latin species name (or species group, cf. _Quercus_ spp.)

y: Status of the tree with 0 = alive and 1 = dead

dt: Length of the mortality period (years)

DBH: Diameter at breast height (mm) of the second inventory

relBAI: Annual relative basal area increment (-) calculated based on the first and the second DBH measurement as the compound annual growth rate of the trees basal area

 Stand data
_All stand variables were calculated for the second inventory._

mDBH: Mean diameter at breast height (mm)

iqrDBH: Interquartile range of diameter at breast height (mm)

BA: Basal area per hectare (m2 ha-1)

N: Number of trees per hectare (ha-1)

 Climate data
_Both climate variables were calculated for the period between the second and the third inventory._

P: Mean annual precipitation sum (mm)

mT: Mean annual air temperature (°C)

format: CSV

mimetype: text/csv

en:
The dataset comprises > 90 000 records from inventories in 54 strict forest reserves in [Switzerland](https://www.wsl.ch/de/wald/biodiversitaet-naturschutz-urwald/naturwaldreservate.html) and [Lower Saxony / Germany](http://naturwaelder.de/) along a considerable environmental gradient. It was used to develop parsimonious, species-specific mortality models for 18 European tree species based on tree size and growth as well as additional covariates on stand structure and climate.

 Inventory data
Measurements had been conducted repeatedly on up to 14 permanent plots per reserve for up to 60 years with re-measurement intervals of 4 - 27 years. The permanent plots vary in size between 0.03 and 3.47 ha. The inventories provide diameter measurements at breast height (DBH) and information on the species and status (alive or dead) of trees with DBH ≥ 4 cm for Switzerland and ≥ 7 cm for Germany.

 Data selection
We excluded three permanent plots where at least 80 % of the trees died during an interval of 10 years, and mortality could be clearly assigned to a disturbance agent. Mortality in the remaining stands was rather low, with a mean annual mortality rate of 1.5 % and strong variation between plots from 0 to 6.5 % (assessed for trees of all species with DBH ≥ 7 cm).
We only used data from permanent plots with at least 20 trees per species to obtain reliable plot-level mortality rates even for species with low mortality rates (about 5 % during 10 years), and selected tree species occurring on at least 10 plots to cover sufficient ecological gradients. This led to a dataset of 197 permanent plots and 18 tree or shrub species: _Abies alba_ Mill., _Acer campestre_ L., _Acer pseudoplatanus_ L., _Alnus incana_ Moench., _Betula pendula_ Roth, _Carpinus betulus_ L., _Cornus mas_ L., _Corylus avellana_ L., _Fagus sylvatica_ L., _Fraxinus excelsior_ L., _Picea abies_ (L.) Karst, _Pinus mugo_ Turra, _Pinus sylvestris_ L., _Quercus pubescens_ Willd., _Quercus_ spp. (_Q. petraea_ Liebl. and _Q. robur_ L.; not properly differentiated in the Swiss inventories), _Sorbus aria_ Crantz, _Tilia cordata_ Mill. and _Ulmus glabra_ Huds..

 Predictors of tree mortality
We considered tree size and growth as key indicators for mortality risk. Radial stem growth between the first and second inventory and DBH at the second inventory were used to predict tree status (alive or dead) at the third inventory. To this end, the annual relative basal area increment (relBAI) was calculated as the compound annual growth rate of the trees basal area. Additional covariates on stand structure and climate comprise mean annual precipitation sum (P), mean annual air temperature (mT), the mean and the interquartile range of DBH (mDBH, iqrDBH), basal area (BA) and the number of trees (N) per hectare.

 Further information
For further information, refer to Hülsmann _et al_. (in press) How to kill a tree – Empirical mortality models for eighteen species and their performance in a dynamic forest model. _Ecological Applications_.

empirical-mortality-models

display_name: empirical-mortality-models

forest-reserves

display_name: forest-reserves

inventory-data

display_name: inventory-data

tree-growth

display_name: tree-growth

tree-mortality

display_name: tree-mortality

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

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

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester

en: Calibration data for empirical mortality models of 18 European tree species


maintainer: Jana von Freyberg

en: alptal hydrology stream-water catchment precipitation stable-water-isotope

en: Data Set Documentation: alptal_Isotopes_daily_2015-2019_v2

en: Documentations contains meta data of the data columns and information about the study catchments.

format: SERVICE

en:
Version 2 of the dataset contains additional information on:
- line-conditioned (lc) excess
- precipitation sample volumes
- isotope data quality

media_type: text/plain

en: Single comma-separated txt-file with daily data of stable water isotopes measured in streamwater and precipitation in the Swiss Alptal catchment and two of its tributaries (Erlenbach and Vogelbach), as well as daily data of key hydrometeorological variables from the Alptal valley

format: TXT

media_type: application/pdf

format: PDF

en: This dataset contains four years of daily measurements of the natural isotopic composition (2H, 18O) of precipitation and stream water at the Alp catchment (area 47 km2) in Central Switzerland and two of its tributaries (0.73 km2 and 1.55 km2). In addition, the dataset contains daily measurements of key hydrometeorological variables.

alptal

display_name: alptal

catchment

display_name: catchment

hydrology

display_name: hydrology

precipitation

display_name: precipitation

stable-water-isotope

display_name: stable-water-isotope

stream-water

display_name: stream-water

en: Four years of daily stable water isotope data in stream water and precipitation from three Swiss catchments


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Site photo of the field station (BAF)

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

mimetype: image/jpeg

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 file.

en: Site photo of the forest station (BAB)

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

en: Forest station data (BAB)

en: Data plot of the forest station (BAB)

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

mimetype: application/pdf

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: Anita C. Risch

en: nutrient-network global-change soil grassland mineralization climate fertilization nitrification herbivore ammonification nitrogen

en: Risch et al. 2020 - Raw data for publication "Global impacts of fertilization and herbivore removal on soil net nitrogen mineralization are modulated by local climate and soil properties"

en:
we assessed how the removal of mammalian herbivores (Fence) and fertilization with growth-limiting nutrients (N, P, K, plus nine essential macro- and micronutrients; NPK) individually, and in combination (NPK+Fence), affected potential and realized soil net Nmin across 22 natural and semi-natural grasslands on five continents. Our sites spanned a comprehensive range of climatic and edaphic conditions found across the grassland biome. We focused on grasslands, because they cover 40-50% of the ice-free land surface and provide vital ecosystem functions and services. They are particularly important for forage production and C sequestration. Worldwide, grasslands store approximately 20-30% of the Earth’s terrestrial C, most of it in the soil (Schimel, 1995; White et al., 2000).

Study sites and experimental design
The 22 sites contributing to this project are part of the Nutrient Network Global Research Cooperative (NutNet, https://nutnet.umn.edu/). Mean annual temperature across our 22 sites ranged from -4 to 22°C, mean annual precipitation from 252 to 1,592 mm, and elevations from 6 to 4,261 m above sea level (Fig. 1, Supplementary Table S1). Soil organic C varied from 0.8 to 7.8%, soil total N from 0.1 to 0.6%, and the soil C:N ratio from 9.1 to 21.5. Soil clay content spanned from 3.0 to 35%, and soil pH from 3.4 to 7.6 (Supplementary Table S2). Thus, the sites covered a wide range of environments in which grasslands occur (Fig. 1, Supplementary Table S1 & S2).
At each site, the effects of nutrient addition and herbivore removal were tested via a randomized-block design (Borer et al., 2014; Supplementary Fig. S1a). Three replicate blocks with 10 treatment plots each were established at each site, with the exception of the site at bldr.us, where only two blocks were established (Supplementary Fig. S1a). The 10 plots were randomly assigned to a nutrient or fencing treatment, but only a subset of four plots was used in the current study, each with a different treatment (see below; Supplementary Fig. S1a). All plots were 5 x 5 m and divided into four 2.5 x 2.5 m subplots (Supplementary Fig. S1b). Each subplot was further divided into four 1 x 1 m square sampling plots, one of which was set aside for soil sampling (Borer et al., 2014; Supplementary Fig. S1b). Plots were separated by at least 1 m wide walkways.
In this study, we collected data from the following four treatments: (i) untreated control plots (Control), (ii) herbivore removal plots (Fence), (iii) plots fertilized with N, P, K, plus nine essential macro and micronutrients (NPK), and (iv) plots with simultaneous fertilizer addition and herbivore removal (NPK+Fence; Supplementary Fig. S1a). The number of years of treatment differed among sites (2 – 9 years since start of treatment; Supplementary Table S1). For the nutrient additions, all sites applied 10 g N m-2 yr-1 as time-release urea; 10 g P m-2 yr-1 as triple-super phosphate; 10 g K m-2 yr-1 as potassium sulfate. A micro-nutrient mix (Fe, S, Mg, Mn, Cu, Zn, B, Mo, Ca) was applied at 100 g m-2 together with K in the first year of treatments but not thereafter.
The vertebrate herbivore removal treatment (Fence) was established by fencing two plots, one control and one NPK plot, within each of the blocks (Supplementary Fig. S1a). We designed the fences so that they would effectively exclude aboveground mammalian herbivores with a body mass of over 50 g (Borer et al., 2014). At the majority of sites, the height of the fences was 180 cm, and the fence design included wire mesh (1 cm holes) on the first 90 cm along with a 30 cm outward-facing flange stapled to the ground to exclude burrowing animals; climbing and subterranean animals may potentially still access these plots (Borer et al., 2014). For slight modifications in fence design at a few sites see Supplementary Table S3. While most sites only had native herbivores, a few sites (4) were also grazed by domestic animals (Supplementary Table S1).
Potential and realized soil net N mineralization, ammonification, nitrification and other soil properties
Each site participating in the study received a package containing identical material from the Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research (WSL) to be used for sampling and on-site N incubations. For the field incubation, we followed the protocol by Risch et al. (2015, 2019). Briefly, we drove a 5 x 15 cm (diameter x depth) steel cylinder 13.5 cm deep into the soil after clipping the vegetation at randomized locations in each plot. The top 1.5 cm of the cylinder remained empty to capture incoming N from run-off or deposition with a polyester mesh bag (mesh-size 250 µm) filled with 13.2 ± 0.9 g of acidic and alkaline exchanger resin (1:1 mixture; ion-exchanger I KA/ion-exchanger III AA, Merck AG, Darmstadt). The bag was fixed in place with a metal Seeger ring (Bruetsch-Rüegger Holding, Urdorf, Switzerland). We then removed 1.5 cm soil at the bottom of the cylinder and placed another resin bag to capture N leached from the soil column. The exchange resin was saturated with H+ and Cl- prior to filling the bags by stirring the mixture in 1.2M HCl for 1 h and then rinsing it with demineralized water until the electrical conductivity of the water reached 5 μS/cm. The cylinders were then re-inserted into the cored hole, level with the soil surface, and incubated for an average of 42 days (range 40 to 57days). The individual site coordinators chose the timing of incubation to start approximately six weeks prior to peak plant biomass production. All incubations were completed between February 2015 and January 2016 accounting for differences in growing season between northern and southern hemispheres. At the end of the incubation, the cylinders were re-collected and immediately shipped to WSL in an insulated box together with cold packs to halt further mineralization. Gloves were worn at all times to avoid contamination of the samples. Upon arrival at WSL, we extracted the resin bags and a 20 g subsample of sieved soil (4 mm) separately in a 100 ml PE-bottle with 80 ml 1 M KCl for 1.5 h on an end-over-end shaker and filtered through ashless folded filter paper (DF 5895 150, ALBET LabScience). We measured NO3- (colorimetrically; Norman & Stucki, 1981) and NH4+concentrations (flow injection analysis; FIAS 300, Perkin Elmer) on these filtrates.
At the start of the field incubation, we additionally collected two soil cores of 5 x 12 cm (diameter x depth) in each sampling plot and composited them to measure potential soil net Nmin, soil chemical and biological properties (see below). We also collected an additional sample (5 x 12 cm) to assess soil physical properties, which remained within the steel cylinder. Both ends were tightly closed with plastic caps. Cores were carefully packed to avoid further disturbance, and together with the composited soil samples, were shipped to the laboratory at WSL within a few days after collection.
From the composited samples, we extracted an equivalent of 20 g dry soil with KCl, as described above, and measured NO3- and NH4+concentrations. Realized soil net Nmin was then calculated as the difference between the inorganic N content of samples collected at the end of the incubation (plus N extracted from the bottom resin bag) and the N content at the beginning of the incubation; values were scaled to represent daily mineralization rates (mg N kg-1soil d-1; Risch et al., 2015). Realized soil net Nmin values represent an average period of 42 days prior to peak biomass, typically the highest period of biological activity, and not the entire year (Risch et al., 2019).
A second subsample of the composited sample was used to determine potential soil net Nmin in the laboratory (Risch et al., 2019). Briefly, we weighed duplicate samples (8 g dry soil) into 50-ml Falcon tubes. Soil moisture was brought to 60% of the field capacity of each plot, the Falcon tubes tightly closed and then incubated at 20°C for 42 days in a dark room. Every week the Falcon tubes were opened and ventilated. At the end of the incubation, the soil samples were extracted the same way as described above and NO3- and NH4+ was determined. Potential soil net Nmin was calculated as the difference between the N content before and after the incubation and scaled to represent daily values (mg N kg-1soil d-1). Using our NO3- and NH4+ measures we also calculated potential and realized soil net nitrification and soil net ammonification to be able to better understand the drivers of fertilization and herbivore removal effects on potential and realized soil net Nmin.
A third subsample of the composite soil sample was sieved (2 mm mesh) and microbial biomass (μg Cmic g-1 soil dry weight) was estimated by measuring the maximal respiratory response to the addition of glucose solution (4 mg glucose per g soil dry weight dissolved in distilled water; substrate-induced respiration method) on approximately 5.5 g of soil (Anderson & Domsch, 1978). The rest of the composited sample was dried at 65°C for 48 h, ground and sieved (2 mm mesh) to assess a series of soil chemical properties (Risch et al., 2019). We measured the percentage of clay as an indicator of soil texture (Gee & Bauder, 1986; Risch et al., 2019).
Statistical analyses
Potential and realized soil net Nmin were square root transformed to account for a highly skewed data distribution (yt = sign(y)*sqrt|y|; negative values in the data set impeded log transformation). To assess treatment effects on potential and realized soil net Nmin, we used linear mixed effects models (LMMs) fitted by maximum likelihood using the lme function from the nlme package (version 3.131.1; Pinheiro et al., 2016), R version 3.6.1; R Foundation for Statistical Computing. Treatment (Control, Fence, NPK, NPK+Fence) was a fixed factor, with site and block as random factors, where block was nested within site. We also tested for effects of time since start of treatments in preliminary analyses by adding total treatment years as an additional fixed factor. We did not find a significant effect of years of treatment, and thus dropped this variable from the models. The LMMs were corrected using varIdent if the homogeneity of variance criterion was not met (Pinheiro et al., 2016). To visualize our results, we calculated treatment effects using Cohens’ d statistic (Cohen, 1977; Koricheva et al., 2013). Note that calculating response ratios (or log response ratios) was not possible with our data, as we have both negative and positive values. We also fitted LMMs for potential and realized soil net ammonification and nitrification to gain more insight into how global change affects the processes underpinning potential and realized soil net Nmin. We also sqrt-transformed (see above) these dependent variables. Treatment was included as a fixed factor with random factors as described above. In addition, we assessed how potential and realized soil net Nmin were related to potential and realized soil net ammonification and nitrification, respectively. For this, we calculated site averages for each treatment separately. We then ran LMMs, with potential and realized soil net Nmin as the dependent variable, potential and realized soil net ammonification/nitrification as the independent ones. Site was included as a random factor.
Based on our previous work (Risch et al., 2019) and the existing literature (Schimel & Bennett, 2004; Liu et al., 2017), we developed a priori causal conceptual models of relationships among treatments, environmental drivers, and potential and realized soil net Nmin (Supplementary Fig. S2) to test with structural equation modelling (SEM) using a d-sep approach (Shipley, 2009; Lefcheck, 2016). The variables included in the model were long-term climatic conditions, specifically, site-level mean annual precipitation (MAP) and temperature of the wettest quarter (T.q.wet), plot-level soil texture (clay content) and soil microbial biomass. Mean annual precipitation and T.q.wet were obtained from WorldClim (Hijmans et al., 2005) (http://www.worldclim.org/) and together with the experimental treatments were predicted to directly affect soil properties and soil net Nmin (Supplementary Fig. S2). Soil clay content was, in turn, predicted to affect microbial biomass and soil net Nmin. Because we determined microbial biomass prior to incubating the samples in the laboratory or field, we assumed that the abundance of these microbes would be responsible for N process rates and not vice versa (Supplementary Fig. S2). We tested our conceptual model (Supplementary Fig. S2) using the piecewiseSEM package (version 2.0.2; Lefcheck, 2016) in R 3.4.0, in which a structured set of linear models are fitted individually. This approach allowed us to account for the nested experimental design, and overcome some of the limitations of standard structural equation models, such as small sample sizes (Shipley, 2009; Lefcheck, 2016). We used the lme function of the nlme package to model response variables, including site as a random factor. Good fit of the SEM was assumed when Fisher’s C values were non-significant (p > 0.05). For all significant interactions between covariates and experimental treatments detected in the SEMs, we calculated treatment effect sizes, i.e. the differences in potential or realized soil net Nmin between Control and treatments (Fence, NPK, NPK+Fence) and plotted these values against the climate or soil covariates. Finally, we fitted LMMs for the soil variables included in our SEMs, with treatment as the fixed factor, and with site and block as random factors, where block was nested within site.

format: XLS

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

Paper Citation:

Risch Anita C., Zimmermann, Stefan, Moser, Barbara, Schütz, Martin, Hagedorn, Frank, Firn, Jennifer, Fay, Philip A., Adler, Peter B., Biederman, Lori A., Blair, John M., Borer, Elizabeth T., Broadbent, Arthur A.D., Brown, Cynthia S., Cadotte, Marc W., Caldeira, Maria C., Davies, Kendi F., di Virgilio, Augustina, Eisenhauer, Nico, Eskelinen, Anu, Knops, Johannes M.H., MacDougall, Andrew S., McCulley, Rebecca L., Melbourne, Brett A., Moore, Joslin L., Power, Sally A., Prober, Suzanne M., Seabloom, Eric W., Siebert, Julia, Silveira, Maria L. , Speziale, Karina L., Stevens, Carly J., Tognetti, Pedro M., Virtanen, Risto, Yahdjian, Laura, Ochoa-Hueso, Raul (accepted). Global impacts of fertilization and herbivore removal on soil net nitrogen mineralization are modulated by local climate and soil properties. Global Change Biology

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

We assessed how the removal of mammalian herbivores (Fence) and fertilization with growth-limiting nutrients (N, P, K, plus nine essential macro- and micronutrients; NPK) individually, and in combination (NPK+Fence), affected potential and realized soil net Nmin across 22 natural and semi-natural grasslands on five continents. Our sites spanned a comprehensive range of climatic and edaphic conditions found across the grassland biome. We focused on grasslands, because they cover 40-50% of the ice-free land surface and provide vital ecosystem functions and services. They are particularly important for forage production and C sequestration. Worldwide, grasslands store approximately 20-30% of the Earth’s terrestrial C, most of it in the soil (Schimel, 1995; White et al., 2000).

ammonification

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climate

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global-change

display_name: global-change

grassland

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educ

en: Education, culture and sport

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: Anthropogenic change and soil net N mineralization


maintainer: EnviDat Support

en: topography antarctica wrf landuse cryowrf

en: Documentation

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

en: WPSinput

media_type: application/zip

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

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: Scripts

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

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

antarctica

display_name: antarctica

cryowrf

display_name: cryowrf

landuse

display_name: landuse

topography

display_name: topography

wrf

display_name: wrf

en: REMA topography and AntarcticaLC2000 for WRF


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

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

Main reasons for NA values:

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

Variable description:

Year = sampling year.

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

ts_arrival = T. sinensis arrival year.

dk_arrival = D. kuriphilus arrival year.

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

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

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

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

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

total_gall_nr_per_bud = average gall number per bud.

chamber_per_galls = average D. kuriphilus chamber number per gall.

For details see the submitted publication with the same name

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

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

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

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

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

biological-control

display_name: biological-control

castanea-sativa

display_name: castanea-sativa

dryocosmus-kuriphilus

display_name: dryocosmus-kuriphilus

pest-invasion

display_name: pest-invasion

population-evolution

display_name: population-evolution

southern-switzerland

display_name: southern-switzerland

torymus-sinensis

display_name: torymus-sinensis


en: seilaplan digital-planning cable-yarding swisstopo qgis-plugin geoinformation-software swiss-geodata digital-elevation-model open-source

en: View video on youtube!

en: Herunterladen des DHM von swisstopo Website

en:
In order to use the QGIS plugin ‘Seilaplan’ for digital cable line planning, a digital terrain model (DTM) is required. As an alternative to using the ‘Swiss Geo Downloader’ plugin, the DTM can be obtained directly from Swisstopo. In this tutorial we explain step by step how to download the necessary DTM from the Swisstopo Website, and how to use it in QGIS for the digital planning of a cable line using the plugin ‘Seilaplan’. Please note that the tutorial language is German!

Link to the elevation model on the swisstopo website: https://www.swisstopo.admin.ch/de/geodata/height/alti3d.html#technische_details

Link to the rope map website: https://seilaplan.wsl.ch

********************

Für die Verwendung des QGIS Plugins Seilaplan zur digitalen Seillinienplanung ist ein digitales Höhenmodell (DHM) nötig. Als Alternative zum Swiss Geo Downloader erklären wir in diesem Tutorial Schritt für Schritt, wie man das nötige Höhenmodell von der Swisstopo Webseite herunterladen und in QGIS zur Seillinienplanung verwenden kann.

Link zum Höhenmodell auf der swisstopo Webseite: https://www.swisstopo.admin.ch/de/geodata/height/alti3d.html#technische_details

Link zur Seilaplan-Website: https://seilaplan.wsl.ch

cable-yarding

display_name: cable-yarding

digital-elevation-model

display_name: digital-elevation-model

digital-planning

display_name: digital-planning

geoinformation-software

display_name: geoinformation-software

open-source

display_name: open-source

qgis-plugin

display_name: qgis-plugin

seilaplan

display_name: seilaplan

swiss-geodata

display_name: swiss-geodata

swisstopo

display_name: swisstopo

en: Seilaplan Tutorial: DTM download from swisstopo website


nomenklatur

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: nomenklatur

label: Öffentliches Auskunftssystem des Kantons Basel-Stadt

label: geocat.ch permalink

de: Geodaten-Shop

de: Öffentlich zugänglicher Geodaten-Downloaddienst des Kantons Basel-Stadt

de: WMS BS

de: Die derzeit im WMS BS verfügbaren Datenebenen entsprechen, bis auf wenige Ausnahmen, den Geodaten, welche auch in MapBS dargestellt sind. Der WMS BS ist kostenlos nutzbar und bietet Zugriff auf öffentliche sowie beschränkt öffentliche Geodaten, wobei gegebenenfalls Benutzername und Passwort benötigt werden (Zugangsdaten von MapBS).

format: WMS

de: WFS BS

de: Die derzeit im WFS BS verfügbaren Datenebenen entsprechen, bis auf wenige Ausnahmen, den Geodaten, welche auch in MapBS dargestellt sind. Der WFS BS ist kostenlos nutzbar und bietet Zugriff auf öffentliche sowie beschränkt öffentliche Geodaten, wobei gegebenenfalls Benutzername und Passwort benötigt werden (Zugangsdaten von MapBS).

format: WFS

de: Informationsebene der amtlichen Vermessung, die alle Flurnamen und Geländenamen enthält (GeoNV - SR 510.625).

spatial: Kanton Basel-Stadt (BS)

kanton-basel-stadt

fr: Canton de Bâle-Ville

de: Kanton Basel-Stadt

en: Canton of Basel-City

it: Cantone di Basilea-Città

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

political_level: canton

value: BS - Geocat Harvester

de: Nomenklatur


maintainer: Esther Frei

en: mountain-forest long-term-experiment afforestation treeline stillberg

mimetype: application/x-zip-compressed

en:
 Background information

The Stillberg ecological treeline research site in the Swiss Alps was established in 1975, with the aim to develop ecologically, technically, and economically sustainable reforestation techniques at the treeline to reduce the risk of snow avalanches. In the course of time, additional research aspects gained importance, such as the ecology of the treeline ecotone under global change. Long-term monitoring of the large-scale high-elevation afforestation has generated data about tree growth, survival, and vitality. In addition, detailed characteristics of the microsite conditions of the research were conducted. Besides providing a scientific basis and practical guidelines for high-elevation afforestation, this research has contributed to a comprehensive understanding of ecological processes in the treeline ecotone.

 Experiment description

The Stillberg afforestation experiment was established in 1975 by planting 92,000 seedlings of *Larix decidua*, *Pinus cembra* and *Pinus mugo* ssp. *uncinata* in the alpine treeline ecotone. The afforestation site is located on a northeast-facing slope with steep, topographically highly structured terrain and covers elevations from 2075 to 2230 m a.s.l. The afforestation site was divided into 4052 square plots of 3.5 × 3.5 m, arranged in a regular species-alternating pattern over the whole area. Each plot contained 25 trees of one species (1350 plots per species), and the seedlings were systematically planted 70 cm apart. The trees have been monitored since 1975. Specifically, tree mortality was assessed annually from 1975 until 1995 and has been documented every ten years since then, with surveys in 2005 and 2015 (the next survey is due in 2025). Height of the surviving trees was measured in 1975, 1979, 1982, 1985, 1990, 1995, 2005, and 2015. In 1995, 2005, and 2015, drivers of tree vitality were assessed for a subset of trees per plot. Additionally, an extensive set of environmental parameters characterizing microsite conditions of the afforestation area were recorded before and after the planting of the trees.

 Data description

The five datasets from the afforestation experiment comprise ecological and environmental data from the main afforestation experiment in five datasets with accompanying metadata (Stillberg_afforestation_all_metadata.xlsx). All data and metadata files are bundled in a ZIP-file (Stillberg_afforestation_v1.zip). In particular, a first dataset contains environmental data characterising microsite conditions of the 4000 plots with regard to soil, topography, vegetation and microclimatic conditions (Stillberg_afforestation_plot_data_v1.csv; Stillberg_afforestation_plot_metadata_v1.csv. In each plot, the natural tree regeneration was assessed by counting seedings of several tree species in 2005 and 2015 (Stillberg_afforestation_regeneration_data_v1.csv; Stillberg_afforestation_regeneration_metadata_v1.csv). Furthermore, specific information about each of the 92’000 planted trees of the tree species is available (Stillberg_afforestation_tree_parameter_data_v1.csv; Stillberg_afforestation_tree_parameter_metadata_v1.csv). Survival data for each of the 92’000 individual trees can be found in a separate dataset (Stillberg_afforestation_tree_survival_data_v1.csv; Stillberg_afforestation_tree_survival_metadata_v1.csv). Tree growth and vitality parameters are available for all trees from 1995, and for subsets of trees for 2005 and 2015 (Stillberg_afforestation_tree_measurements_data_v1.csv; Stillberg_afforestation_tree_measurements_metadata_v1.csv).

afforestation

display_name: afforestation

long-term-experiment

display_name: long-term-experiment

mountain-forest

display_name: mountain-forest

stillberg

display_name: stillberg

treeline

display_name: treeline

educ

en: Education, culture and sport

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: Long-term afforestation experiment at the Alpine treeline site Stillberg, Switzerland


tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

label: Sachplanseite des Bundes

fr: Map (Preview) Aperçu map.geo.admin.ch

de: Map (Preview) Vorschau map.geo.admin.ch

en: Map (Preview)  map.geo.admin.ch

it: Map (Preview) Previsione map.geo.admin.ch

fr: Aperçu map.geo.admin.ch

de: Vorschau map.geo.admin.ch

en: Preview map.geo.admin.ch

it: Previsione map.geo.admin.ch

fr: RESTful API de geo.admin.ch

de: RESTful API von geo.admin.ch

en: RESTful API from geo.admin.ch

it: RESTful API da geo.admin.ch

format: API

fr: Téléchargement des géodonnées de geo.admin.ch

de: Download der Geodaten von geo.admin.ch

en: Download server from geo.admin.ch

it: Download dei geodati da geo.admin.ch

format: HTML

fr: Consultations des cantons et des communes sur le plan sectoriel des transports, partie Transport souterrain de marchandises (SUG)

de: Laufende oder vergangene Anhörungen der Kantone und Gemeinden sowie Information und Mitwirkung der Bevölkerung nach Art. 19 RPV des Sachplans Verkehr, Teil Unterirdischer Gütertransport (SUG)

en: Current or past consultations of the cantons and communes as well as information and participation of the population in accordance with Art. 19 RPV of the Sectoral Plan for transport, part underground freight transport (SUG)

it: Audizioni dei Cantoni e dei Comuni in corso o concluse nonché informazione e partecipazione della popolazione conformemente all’articolo 19 OPT in relazione al piano settoriale dei trasporti, parte trasporto merci in sotterraneo (SUG)

spatial: Schweiz

bundesamt-fur-verkehr-bav

fr: Office fédéral des transports OFT

de: Bundesamt für Verkehr BAV

en: Federal Office of Transport FOT

it: Ufficio federale dei trasporti UFT

fr: L'Office fédéral des transports (OFT) veille journellement à concevoir et à mettre en œuvre la politique suisse en matière de transports publics, réalisant ainsi des parties essentielles de la politique des transports décidée par le peuple, le Parlement et le Conseil fédéral. Les spécialistes de l'OFT sont compétents pour le transport de voyageurs et de marchandises sur le rail, pour les téléphériques et les télésièges, les bus et les bateaux.

de: Das Bundesamt für Verkehr (BAV) ist täglich dafür besorgt, die schweizerische Politik im Bereich des öffentlichen Verkehrs umzusetzen und mitzugestalten. Es realisiert damit wesentliche Teile der von Volk, Parlament und Bundesrat beschlossenen Verkehrspolitik. Die Fachleute des BAV sind zuständig für den Personen- und den Güterverkehr auf der Schiene, für die Seilbahnen und Sessellifte, die Busse und die Schiffe.

it: L'ufficio federale dei trasporti (UFT) si occupa quotidianamente di attuare e pianificare la politica svizzera nell'ambito dei trasporti pubblici, realizzando così i principi chiave della politica dei trasporti decisa dal Popolo, dal Parlamento e dal Consiglio federale. Gli esperti dell'UFT sono competenti per il trasporto di viaggiatori e di merci con la ferrovia, per gli impianti a fune, gli autobus e i battelli.

political_level: confederation

value: BAV - Geocat Harvester

fr: Plan sectoriel des transports, partie Transport souterrain de marchandises (SUG): consultation

de: Sachplan Verkehr, Teil Unterirdischer Gütertransport (SUG): Anhörung

en: Sectoral plan on transport, underground freight transport section (SUG): consultation

it: Piano settoriale dei trasporti, parte Trasporto merci sotterraneo (SUG): consultazione


archaologie-funderwartungsgebiete

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

title_for_slug: archaologie-funderwartungsgebiete

label: Web GIS Client des Kanton Uri. Die Daten können direkt via dem Portal in den unterschiedlichsten Datenformaten heruntergeladen werden.

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Der Datensatz zeigt Gebiete, wo mit hoher Wahrscheinlichkeit archäologische Funde zu erwarten sind.

spatial: Canton of Uri (UR)

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

de: Die Lisag AG bewirtschaftet das geografische Informationssystem des Kantons Uri (GIS Uri), ist die verantwortliche Stelle für den ÖREB-Kataster Uri und zudem zuständig für die Durchführung der amtlichen Vermessung auf Urner Kantonsgebiet.

value: Uri-Kt - Geocat Harvester

fr: Archäologie: Funderwartungsgebiete

de: Archäologie: Funderwartungsgebiete

en: Archäologie: Funderwartungsgebiete

it: Archäologie: Funderwartungsgebiete


warmeversorgung

title_for_slug: warmeversorgung

de: shp

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (shp)

license: CC BY

de: geojson

media_type: application/json

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (geojson)

format: JSON

de: json

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (json)

de: csv

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (csv)

de: jsonl

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (jsonl)

de: jsonld

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (jsonld)

format: JSON-LD

de: kml

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (kml)

format: KML

de: fgb

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (fgb)

format: octet-stream

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (n3)

de: rdfxml

media_type: application/rdf+xml

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (rdfxml)

format: RDF XML

de: turtle

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de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (turtle)

format: RDF Turtle

de: gpx

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (gpx)

de: xls

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (xls)

de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (ov2)

de: Download PDF Erläuterungen Energieplan - Wärmeversorgung

energy-hackdays

display_name: energy-hackdays

envi

de: Umwelt

en: Environment

stadt-st-gallen

fr: Avec une population de 80 000 habitants, Saint-Gall, huitième ville de Suisse, est la métropole économique, politique, sociale et culturelle de la Suisse orientale. Ses 1400 ans d'histoire se mêlent à la créativité urbaine, à une économie innovante et à un paysage préservé.

en: With a population of 80,000, St.Gallen, Switzerland’s eighth largest city, is the economic, political, social and cultural metropolis of eastern Switzerland. Its 1400 years of history blend with urban creativity, an innovative economy and an unspoilt landscape.

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

it: Con una popolazione di 80.000 abitanti, San Gallo, l'ottava città più grande della Svizzera, è la metropoli economica, politica, sociale e culturale della Svizzera orientale. I suoi 1400 anni di storia si fondono con la creatività urbana, un'economia innovativa e un paesaggio incontaminato.


de: smart-meter solar elektrizitat strom pv real-time

de: json

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (json)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (xls)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (turtle)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (gpx)

de: jsonl

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (jsonl)

de: geojson

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (geojson)

de: jsonld

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (jsonld)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (fgb)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (ov2)

de: shp

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (shp)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (n3)

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (rdfxml)

de: csv

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (csv)

de: kml

de: Aktuelle Stromproduktion der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (Pilotprojekt Kraftwerk St.Gallen) (kml)

de: Der Datensatz zeigt die Echtzeitdaten der Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke (sgsw), welche im Rahmen des Pilotprojekts "Kraftwerk St.Gallen" mit Stromzähler ausgerüstet wurden. Nur ein Teil der Solaranlagen, vorwiegend die Kleineren, wurden mit Smart-Me Zählern ausgerüstet. Der Datensatz wird alle 5 Minuten aktualisiert.Alle Solaranlagen der St.Galler Stadtwerke finden Sie in folgendem Datensatz:https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/solaranlagen-der-stgaller-stadtwerke

elektrizitat

display_name: elektrizitat

pv

display_name: pv

real-time

display_name: real-time

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display_name: smart-meter

solar

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strom

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ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia


kennzahlen-der-schweizer-pflegeheime

maintainer: Gruber-Briones

title_for_slug: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime

name: Office fédéral de la santé publique, section gestion de données et statistique (DMS)

author: Bundesamt für Gesundheit

label: Loi fédérale sur l’assurance-maladie

label: Loi sur la statistique fédérale

de: Aktuell - Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2022

fr: Chiffres-clés des EMS suisses. Version allemande.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere. Versione tedesca.

fr: Actuel - Chiffres-clés des EMS suisses 2022

fr: Chiffres-clés des EMS suisses. Version française.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere. Versione francese.

it: Attuale - Cifre chiave delle case di cura svizzere 2022

fr: Chiffres-clés des EMS suisses. Version italienne.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere. Versione italiana.

de: Aktuell - Kantonale Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2022

fr: Chiffres-clés des EMS suisses par Canton. Version allemande.

de: Gesamtschweizerische und kantonale Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime. Deutsche Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere per cantone. Versione tedesca.

fr: Actuel - Chiffres-clés des EMS suisses par Canton 2022

fr: Chiffres-clés des EMS suisses par Canton. Version française.

de: Gesamtschweizerische und kantonale Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime. Französische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura medicalizzate svizzere per Cantoni. Versione francese.

it: Attuale - Cifre chiave delle case di cura svizzere per cantone 2022

fr: Chiffres-clés des EMS suisses par Canton. Version italienne.

de: Gesamtschweizerische und kantonale Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime. Italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere per cantone. Versione italiana.

de: Definitionen der Kennzahlen

fr: Dans le document PDF suivant, vous trouverez une définition ainsi que la formule de calcul pour chacun des chiffres-clés pour les établissements médico-sociaux. Version allemande.

de: Im folgenden PDF-Dokument finden Sie eine Definition sowie die Berechnungsformel für jede der Kennzahlen für die Pflegeheime. Deutsche Version.

it: Nel seguente documento PDF troverete una definizione e la formula di calcolo per ciascuna delle cifre chiave per le case di cura. Versione tedesca.

fr: Définitions des chiffres-clés

fr: Dans le document PDF suivant, vous trouverez une définition ainsi que la formule de calcul pour chacun des chiffres-clés pour les établissements médico-sociaux. Version française.

de: Im folgenden PDF-Dokument finden Sie eine Definition sowie die Berechnungsformel für jede der Kennzahlen für die Pflegeheime. Französische Version.

it: Nel seguente documento PDF troverete una definizione e la formula di calcolo per ciascuna delle cifre chiave per le case di cura. Versione francese.

it: Definizioni delle cifre chiave

fr: Dans le document PDF suivant, vous trouverez une définition ainsi que la formule de calcul pour chacun des chiffres-clés pour les établissements médico-sociaux. Version italienne.

de: Im folgenden PDF-Dokument finden Sie eine Definition sowie die Berechnungsformel für jede der Kennzahlen für die Pflegeheime. Italienische Version.

it: Nel seguente documento PDF troverete una definizione e la formula di calcolo per ciascuna delle cifre chiave per le case di cura. Versione italiana.

fr: Archive 2012

de: Archiv 2012

it: Archivio 2012

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2012. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2012. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2012. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Archive 2013

de: Archiv 2013

it: Archivio 2013

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2013. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2013. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2013. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Archive 2014

de: Archiv 2014

it: Archivio 2014

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2014. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2014. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2014. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Archive 2015

de: Archiv 2015

it: Archivio 2015

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2015. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2015. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2015. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Archive 2016

de: Archiv 2016

it: Archivio 2016

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2016. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2016. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2016. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Archive 2017

de: Archiv 2017

it: Archivio 2017

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2017. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2017. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2017. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2018. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2018. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2018. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2019. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2019. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2019. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2020. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2020. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2020. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: Chiffres-clés des EMS suisses 2021. Version allemande, française et italienne.

de: Kennzahlen der Schweizer Pflegeheime 2021. Deutsche, französische und italienische Version.

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere 2021. Versione tedesca, francese e italiana.

fr: L'Office fédéral de la santé publique est chargé de publier les chiffres-clés relatifs aux établissements médico-sociaux (EMS) suisses. Ces chiffres se basent sur les données de la statistique des institutions médico-sociales (SOMED) que l'Office fédéral de la statistique récolte chaque année. La loi du 9 octobre 1992 sur la statistique fédérale (LFS ; RS 431.01) et les articles 23 et 59a de la loi fédérale du 18 mars 1994 sur l’assurance-maladie (LAMal ; RS 832.10) constituent la base légale de ce relevé statistique et administratif. La priorité est donnée aux chiffres-clés relevant des soins et des activités en lien avec l’assurance obligatoire des soins (AOS).

de: Das Bundesamt für Gesundheit ist beauftragt, Betriebskennzahlen der Schweizer Pflegeheime zu veröffentlichen. Sie basieren auf den Daten der Statistik der sozialmedizinischen Institutionen (SOMED), welche das Bundesamt für Statistik jährlich erhebt. Das Bundesstatistikgesetz vom 9. Oktober 1992 (BStatG; SR 431.01) sowie die Artikel 23 und 59a des Bundesgesetzes vom 18. März 1994 über die Krankenversicherung (KVG; SR 832.10) bilden die rechtliche Grundlage für diese statistische und administrative Erhebung. Der Fokus liegt auf Kennzahlen, die für die Pflege und die Tätigkeiten im Zusammenhang mit der obligatorischen Krankenpflegeversicherung (OKP) relevant sind.

it: L’Ufficio federale della sanità pubblica ha il compito di pubblicare le cifre chiave delle case di cura in Svizzera. Queste cifre si basano sui dati della statistica degli stabilimenti medico-sociali (SOMED), allestita annualmente dall’Ufficio federale di statistica. Le basi legali di questa rilevazione statistica e amministrativa sono la legge federale sulla statistica del 9 ottobre 1992 (LStat; RS 431.01) e gli articoli 23 e 59a della legge federale sull'assicurazione malattie del 18 marzo 1994 (LAMal; RS 832.10). La priorità è data alle cifre chiave relative alle cure e alle attività legate all'assicurazione obbligatoria delle cure medico-sanitarie (AOMS).

fr: Chiffres-clés des établissements médico-sociaux suisses

it: Cifre chiave delle case di cura svizzere

bundesamt-fur-gesundheit-bag

fr: Office fédéral de la santé publique OFSP

it: Ufficio federale della sanità pubblica UFSP

fr: L'Office fédéral de la santé publique (OFSP) fait partie du Département fédéral de l'intérieur. De concert avec les cantons, il assume la responsabilité des domaines touchant à la santé publique ainsi que la mise en œuvre de la politique sanitaire. Autorité à vocation nationale, il représente les intérêts sanitaires de la Suisse dans les organisations internationales et auprès d'autres Etats.

de: Das Bundesamt für Gesundheit (BAG) ist Teil des Eidgenössischen Departements des Innern. Es ist - zusammen mit den Kantonen - verantwortlich für die Gesundheit der Schweizer Bevölkerung und für die Entwicklung der nationalen Gesundheitspolitik. Zudem vertritt das BAG als nationale Behörde die Schweiz in Gesundheitsbelangen in internationalen Organisationen und gegenüber anderen Staaten.

en: The Federal Office of Public Health (FOPH) is part of the Federal Department of Home Affairs. Along with the cantons it is responsible for public health in Switzerland and for developing national health policy. As the national health authority, the FOPH also represents Switzerland's interests in the field of health in international organisations and with respect to other countries.

it: L'Ufficio federale della sanità pubblica (UFSP) è incorporato nel Dipartimento federale dell'interno. Unitamente ai Cantoni, è responsabile della salute della popolazione svizzera e dello sviluppo della politica nazionale in materia di salute. In qualità di autorità nazionale rappresenta inoltre gli interessi della Svizzera in materia di sanità in seno a organizzazioni internazionali e nei rapporti con altri Stati.


aktuelle-baustellen

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de: Aufzeigen der aktuellen Baustellen auf dem städt. Gebiet

baustellen

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tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

stadt-st-gallen

fr: Ville de Saint-Gall

de: Stadt St.Gallen

fr: Avec une population de 80 000 habitants, Saint-Gall, huitième ville de Suisse, est la métropole économique, politique, sociale et culturelle de la Suisse orientale. Ses 1400 ans d'histoire se mêlent à la créativité urbaine, à une économie innovante et à un paysage préservé.

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

it: Con una popolazione di 80.000 abitanti, San Gallo, l'ottava città più grande della Svizzera, è la metropoli economica, politica, sociale e culturale della Svizzera orientale. I suoi 1400 anni di storia si fondono con la creatività urbana, un'economia innovativa e un paesaggio incontaminato.


de: haushalt direktionen dienststellen budget rechnung

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de: Der Datensatz zeigt das Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung. Ebenfalls enthalten sind die Rechnung 2019, das Budget 2020, sowie die Abweichung zum Budget 2021. Eine klickbare Visualisierung des Budgets finden Sie im Tab "Klickbares Budget".

en: The dataset shows the Budget 2021 of the city of St.Gallen in institutional structure. It also contains the Invoice 2019, the Budget 2020 and the deviation to the Budget 2020. You find a clickable version of the Budget in the Tab "Clickable Budget"

budget

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econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

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en: City of St.Gallen

it: Città di San Gallo

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value: DCAT Harvester Stadt St. Gallen


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de: Realisierte Fussgängerzonen, mit Angabe Gebiet, Nr. und Einführungsdatum

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de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Der Datensatz zeigt die Material- und Energieflüsse der Schweiz aus dem MatCH Synthesebericht der Eidgenössische Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (EMPA), in dem u.a. die Umweltbelastung (Tonnen & CO2) der Wirtschaftssektoren berechnet wird. Der Datensatz wurde aus dem Synthesebericht 2018 erstellt und für die Energy Hackdays 2021 aufbereitet. Daraus entstand eine Anwendung zum Thema "Klimaneutrale Städte". Mehr Infos dazu: https://hack.opendata.ch/project/745Mehr Infos zum Projekt MatCH und zu den verschiedenen Berichten finden Sie unter folgenden Ressourcen:MatCH Projekt InformationenBericht - Synthesis: The Swiss EconomyBericht - Building sector Bericht - Mobility sectorBericht - Production and consumption sector

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soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

ener

fr: Énergie

de: Energie

it: Energia

envi

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de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

tran

de: Verkehr


entsorgungsstatistik-stadt-st-gallen

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de: Die Stadt St.Gallen stellt ihre Entsorgungsstatistik als Open Data zur Verfügung. In diesem Datensatz enthalten sind die Mengen der verschiedenen Abfallfraktionen Kehrricht, Karton, Papier, Glas, Dosen / Alu, Altmetall, Sonderabfall und Altöl, falls vorhanden aufgeteilt nach Unterkategorie, Entsorgungsart (Strassensammlung/Annahmestelle) und Abfuhrgebiet. Der Datensatz zeigt die Statistik seit dem Jahr 2015 und wird laufend aktualisiert.

abfall

display_name: abfall

abfuhr

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entsorgung

display_name: entsorgung

recycling

display_name: recycling

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

en: With a population of 80,000, St.Gallen, Switzerland’s eighth largest city, is the economic, political, social and cultural metropolis of eastern Switzerland. Its 1400 years of history blend with urban creativity, an innovative economy and an unspoilt landscape.

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

de: Entsorgungsstatistik Stadt St.Gallen


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de:
Der Datensatz zeigt die Points of Interest der Stadt
St.Gallen aus dem digitalen Stadtplan und deren Behindertengerechtigkeit. Dazu gehören folgende Kategorien:
Apotheke, Drogerie; Aus- und Weiterbildung; Banken; Bar, Dancing, Disco; Beratungsstellen;
Friedhöfe; Heime, Spitäler; Historische Objekte; Hotel; Kantonale Verwaltung; Kinder-
und Jugendtreff; Kindergärten; Kino; Krippen, Freiwilliges Schul-Angebot (FSA) und Tagesbetreuungen; Kulturelles;
Mobility; Öffentliche WC; Öffentlicher Verkehr; Parkplätze, Parkhäuser; Post; Religiöse
Bauten; Restaurant; Schulhäuser; Spielgruppen; Spielplätze; Sportanlagen; Stadtverwaltung;
Tankstellen; Velo

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport


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de: Vergaben Stadt St.Gallen grösser CHF 100.000 (n3)

de: Im Zusammenhang mit der Beantwortung der Interpellation «Mehr Transparenz im Vergabewesen (Open Data)», (Beschluss Nr. 4211 vom 26. Mai 2020) hat der Stadtrat die Praxis für die Publikation von Vergaben neu geregelt. Ziel ist, eine bessere Transparenz – insbesondere auch bei freihändigen Verfahren – zu ermöglichen. Ab dem 01.01.2021 werden hier daher alle Vergaben der Stadt St.Gallen ab CHF 100.000 als OGD zur Verfügung gestellt.

vergabe

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gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Anzahl Pfändungen der Stadt St.Gallen (Jahre 2005-2018)

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de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Erträgnisse zugunsten Gläubiger der Stadt St.Gallen (in Mio, Jahre 2005-2018)

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econ

de: Wirtschaft und Finanzen

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de: Stadt St.Gallen


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de: Der Datensatz zeigt Windmessungen am Bahnhofplatz St.Gallen in Echtzeit.

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de: Umwelt

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Zum Einzugsgebiet des Kehrichtheizkraftwerkt St.Gallen (KHK St.Gallen) gehören 41 Gemeinden aus den Kantonen St.Gallen, Appenzell Ausserrhoden, Appenzell Innerrhoden und Thurgau. Dieses Einzugsgebiet mit über 200'000 Einwohnern wird als «Abfallregion St.Gallen – Rorschach – Appenzell» bezeichnet, da eine umfassende Zusammenarbeit im Bereich der Abfallbewirtschaftung besteht. Hauptaufgabe des KHK St.Gallen ist die Behandlung brennbarer Abfälle aus der Region. Jedes Jahr werden ca. 75'000 Tonnen Abfall aus Haushalten, Industrie und Gewerbe behandelt.

heizung

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de: Fussgängerzählungen Stadt St.Gallen (temporäre und periodische Zählungen) (jsonl)

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de: Der Fussverkehr in der Stadt St.Gallen wird an diversen Querschnitten temporär erhoben. Um Anhaltspunkte zur Entwicklung des Fussverkehrs zu erhalten, ist vorgesehen diese Zählung in regelmässigen Abständen zu wiederholen.Aufgrund der verwendeten Zähltechnik werden in Mischverkehrszonen auch Velofahrende und Motorfahrzeuge mitgezählt.Nur FussverkehrFG Poststrasse 17 SüdseiteFG Poststrasse 18 NordseiteKantiweg BurggrabenKantiweg Hst. TheaterGutenbergstrasse BahnhofplatzFussverkehr in MischverkehrszonenBei nachfolgenden zwei Querschnitten ist der überwiegende Teil des Aufkommens Fussverkehr. Der Motorfahrzeugverkehr an diesen beiden Querschnitten spielt eine untergeordnete Rolle. Die Zählstellen sind daher bezüglich Fussverkehr nicht ganz genau; für die Beurteilung der Entwicklung des Fussverkehrs sind sie jedoch genügend aussagekräftig.Marktgasse 20Neugasse 34

fussganger

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de: Verkehr

stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


luftwerte-in-der-stadt-st-gallen

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de: temperatur real-time feuchtigkeit offene-sensordaten sensor

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de: Die Stadt St.Gallen verfügt über Luftsensoren an verschiedenen Standorten der Stadt, welche die Luftfeuchtigkeit und Temperatur messen. Dieser Datensatz zeigt die Messwerte dieser Sensoren in Echtzeit.

feuchtigkeit

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de: ris sitzung vorstosse ratsinformationssystem parlament geschafte

de: Traktandierte Geschäfte in Sitzungen des Stadtparlaments St.Gallen (RIS - Ratsinformationssytem) (n3)

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de:
Der Datensatz ist Teil des Ratsinformationssystem (RIS) der Stadt St.Gallen. Er zeigt sämtliche Sitzungen des Stadtparlaments St.Gallen mit den entsprechenden traktandierten Geschäften. Den Sitzungen ist ein Downloadlink zum Protokoll und zu sämtlichen Dokumenten zugeordnet. Den einzelnen traktandierten Geschäften sind neben einem Downloadlink zum Traktandum, die Aktenplannummer, der Geschäftstyp, die Person, sowie die Partei zugeordnet. Mit der Suchfunktion und den Filtern auf der linken Seite können sämtliche Sitzungen und Geschäfte durchforstet und die Traktanden bspw. nach Themen (Aktenplannummer) oder Partei- oder Personenzugehörigkeit gefiltert werden.
Der Datensatz wurde aus verschiedenen Exporten erstellt und auch die Downloadlinks und Links zur Webseite (Sitzungen, Protokolle oder Traktanden) wurden automatisch generiert, weshalb einige allenfalls nicht funktionieren. Wenn Sie solche oder andere Unstimmigkeiten feststellen, bitten wir um eine Kontaktaufnahme.

geschafte

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de: Regierung und öffentlicher Sektor

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


de: schulwege schuler einzugsgebiet schule open-data-hack-stgallen

de: Einzugsgebiet der Primar- und Sekundarschulen in St.Gallen (ov2)

de: Einzugsgebiet der Primar- und Sekundarschulen in St.Gallen (csv)

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de: Bevölkerung und Gesellschaft


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de: Ideensammlung zur City Challenge 2021 der Stadt St.Gallen (n3)

de: Die Stadt St.Gallen führt im Rahmen des Digitaltags 2021 einen Ideenwettbewerb zum Thema "Digital Klima Neutral" durch, die sogenannte City Challenge. Dabei wurde die Bevölkerung nach Ideen zur Erreichung des Netto-Null-Ziels bis ins Jahr 2050 mit Hilfe von digitalen Hilfsmittel befragt. Die Bevölkerung hatte einen Monat Zeit um auf der digitalen Partizipationsplattform der Stadt St.Gallen (https://partizipieren.stadt.sg.ch) ihre Ideen einzureichen.

digitalisierung

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ideen

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de: Regierung und öffentlicher Sektor

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de: Umwelt

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: dienststellen stadtrat vision-2030 stadtparlament

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de: Jahresziele Stadt St.Gallen (fgb)

de: Der Stadtrat der Stadt St.Gallen bestimmt und veröffentlicht Legislatur- und Jahresziele, welche den Handlungsfeldern der Vision 2030 zugeordnet werden. Diese Ziele werden jeweils am Ende des Jahres, bzw. der Legislatur bewertet und im Geschäftsbericht der Stadt St.Gallen veröffentlicht. Der Datensatz zeigt die Jahresziele und die jeweilige Bewertung bei abgeschlossenen Jahren.Mehr Informationen und die jeweiligen PDF-Dokumente finden Sie hier:Stadtrat: Vision 2030 und LegislaturzieleGeschäftsbericht: Legislatur- und Jahresziele, inkl. Bewertung

dienststellen

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de: Jahresziele Stadt St.Gallen


de: real-time parkhaus auto parkplatz verkehr

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de: Freie Parkplätze in der Stadt St.Gallen (PLS) (kml)

license: CC BY-NC

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de: Die PLS Parkleitsystem St.Gallen AG misst die freien Parkplätze in den Parkhäusern der Stadt St.Gallen. Dieser Datensatz zeigt die freien Parkplätze in Echtzeit (https://www.pls-sg.ch/parkraeume/).Zu statistischen Auswertungen der Parkhausbelegung können die CityParking St. Gallen AG (www.cityparking.ch) oder die PLS Parkleitsystem St.Gallen AG Auskunft geben.

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de: Verkehr

en: Transport

stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


aktenplan-stadt-st-gallen

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de: dokumente organisation akten

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de: Aktenplan Stadt St.Gallen (xls)

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de: Der Datensatz zeigt die Aktenplannummer und den dazugehörigen Titel mit der entsprechenden hierarchischen Gliederung.

akten

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gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: Stadt St.Gallen

de: Aktenplan Stadt St.Gallen