zivilstandskreise

title_for_slug: zivilstandskreise

de: administrative-einteilung bevolkerung

de: Datenshop

de: Einteilung des Kantons Luzern in Zivilstandskreise

de: Zivilstandskreise


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

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

de: fernerkundung forstwirtschaft oberflachenmodell vegetation wald

label: geocat.ch permalink

state: active

type: dataset

protocol: https

de: Produktansicht Geodatenshop

format: SERVICE

de: Vegetationshöhe im Wald nach Höhenklassen der Bestandeskartierung. Differenz zwischen Terrain- und Oberflächenmodell von 2018 des Kantons Luzern.

spatial: Kanton Luzern

fr: Géoinformation du canton de Lucerne

de: Geoinformation Kanton Luzern

en: Geoinformation Canton of Lucerne

it: Geoinformazione del Cantone di Lucerna

fr: La géoinformation du canton de Lucerne est responsable de la collecte, du traitement et de la gestion des données à référence spatiale. Elle dirige, coordonne et surveille les travaux de la géoinformation et de la mensuration officielle.

en: Geoinformation of the Canton of Lucerne is responsible for the collection, processing and management of spatial data. It manages, coordinates and monitors the work of geoinformation and of the cadastral surveying.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

it: La Geoinformation del Cantone di Lucerna è responsabile della raccolta, dell'elaborazione e della gestione dei dati territoriali. Gestisce, coordina e monitora il lavoro della geoinformazione e della misurazione ufficiale.

political_level: canton

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Vegetationshöhe Wald 2018, 0.25m-Raster


de: gelandemodell topographie

de: Digitales Geländemodell 5-Meter-Auflösung auf der Grundlage des Übersichtsplans 1:10'000

de: Digitales Höhenmodell (DHM10), 5m-Raster


av-nachfuhrungskreise

title_for_slug: av-nachfuhrungskreise

de: Einteilung des Kantons Luzern in Nachführungskreise der amtlichen Vermessung.Die Arbeiten der laufenden Nachführung erfolgen durch private, patentierte Ingenieur-Geometer, welchen die Nachführungskreise zugeteilt sind.

de: Amtliche Vermessung: Nachführungskreise


de: artenschutz biodiversitat fauna lebensraum naturschutz wald wild

de: Datenshop

de: Potenzieller Auerhuhn-Lebensraum für die Region 3 "Zentraler Alpennordrand", generalisiert

de: Lebensraum Auerhuhn Kanton Luzern, potentiell, generalisiert


regionale-entwicklungstrager-ret

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: regionale-entwicklungstrager-ret

de: administrative-einteilung bevolkerung raumplanung wirtschaftliche-aktivitaten

de: Einteilung des Kantons Luzern in Regionale Entwicklungsträger (RET)

de: Regionale Entwicklungsträger (RET)


envi

de: Umwelt

de: amtliche-vermessungav gelandemodell referenzsystem topographie

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Anzahl Punkte pro m2 des digitales Terrainmodells 2018 (first-echo, 1x1m Raster).

de: Digitales Terrainmodell (DTM) 2018: Punktdichte, 1m-Raster


einzelbaume

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

title_for_slug: einzelbaume

de: einzelobjekte flora forstwirtschaft lebensraum umweltbeobachtung vegetation 3d

de: Relative Baumhöhe und Kronendurchmesser aller Einzelbäume des Kantons Luzern, Standort in 3D.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Einzelbäume


de: gelandemodell topographie

de: Datenshop

de: 5m- und 10m-Höhenlinien im Massstab 1:10'000, auf der Grundlage des digitalen Terrainmodells 2018 erstellt

de: Höhenlinien, 5m, DTM 2018


organische-boden

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: organische-boden

de: boden moor umweltbeobachtung

de: Böden mit hohem organischem Anteil im Oberboden: Flach- und Hochmoore, anmoorige Böden, Torfböden

de: Organische Böden


gebaudeenergiebedarf-raster

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

envi

de: Umwelt

title_for_slug: gebaudeenergiebedarf-raster

de: energie gebaude-und-anlagen statistik umweltschutz ver--und-entsorgung

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Aggregierte räumliche Darstellung des Gebäudeenergiebedarfs und der Energieträger. Unter Gebäudeenergiebedarf wird die pro Gebäude für Heizung und Warmwassergewinnung pro Jahr benötigte Energie verstanden.

de: Gebäudeenergiebedarf, Raster


de: energie gebaude-und-anlagen umweltbeobachtung umweltschutz

de: Der GEAK ist der offizielle Gebäudeenergieausweis der Kantone. Er zeigt zum einen, wie energieeffizient die Gebäudehülle ist und zum anderen, wie viel Energie ein Gebäude bei einer Standardnutzung benötigt. Dies gilt für bestehende Gebäude ebenso wie für Neubauprojekte.Der Datensatz GEAKPUBX_DS beinhaltet nur die GEAK, welche nach dem 01.01.2019 ausgestellt wurden.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Gebäudeenergieausweis der Kantone (GEAK), öffentlich


bieneninspektionskreise

title_for_slug: bieneninspektionskreise

de: Datenshop

de: Einteilung des Kantons Luzern in Bieneninspektionskreise

de: Bieneninspektionskreise


bezirksgerichtskreise

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: bezirksgerichtskreise

de: administrative-einteilung bevolkerung

de: Einteilung des Kantons Luzern in Bezirksgerichtskreise

de: Bezirksgerichtskreise


envi

de: Umwelt

de: Schräglichtschummerungs-Bild des Terrainmodells der amtlichen Vermessung 2012 (0.5x0.5m Raster), abgeleitet aus dem DTM-12

de: Digitales Terrainmodell (DTM) 2012: schattiertes Relief, 0.5m-Raster


gefahrenkarte

title_for_slug: gefahrenkarte

de: eigentumsbeschrankungoreb geophysik naturgefahren risiken schadenereignis umweltbeobachtung

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Gefahrenkarten zeigen die Gefährdung durch Hochwasser, Erdrutsch, Steinschlag und Lawinen. Sie dienen unter anderem der Festlegung von Gefahrenzonen und baulichen Auflagen in der Nutzungsplanung.

de: Gefahrenkarte


gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

de: adressen betriebe gebaude-und-anlagen netzstruktur ver--und-entsorgung zivilschutz offentliche-infrastruktur

de: Der Datensatz zeigt die Standorte der Feuerwehrmagazine des Kantons.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Feuerwehrmagazine


de: gelandemodell topographie

de: Datenshop

de: Reliefbild aus DHMKTLU0 (5-Meter-Auflösung)

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Digitales Höhenmodell (DHM10): schattiertes Relief, 5m-Raster


golfplatze-kanton-luzern

regi

de: Regionen und Städte

econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

title_for_slug: golfplatze-kanton-luzern

de: basiskarte freizeit raumplanung sport tourismus

de: Die Golfplätze des Kantons Luzern.

de: Golfplätze Kanton Luzern


fliesstiefenkarte-wasserprozesse

envi

de: Umwelt

title_for_slug: fliesstiefenkarte-wasserprozesse

de: fliessgewasser naturgefahren oberflachengewasser risiken schadenereignis umweltbeobachtung

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Fliesstiefen der Wasserprozesse mit verschiedenen Häufigkeiten (häufig, selten, sehr selten, Extremereignisse)

de: Fliesstiefenkarte: Wasserprozesse


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

de: archaologie bevolkerung eigentumsbeschrankungoreb nutzungsplanung zonenplan

de: Archäologische Fundstellen beinhalten Fundorte und/oder Fundmeldungen. Alle Fundmeldungen werden analysiert, überprüft und bewertet. Aufgrund dieser Informationen werden die eigentlichen Fundstellen definiert.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Archäologische Fundstellen


gebaudemodelle-ohne-dachlandschaften

title_for_slug: gebaudemodelle-ohne-dachlandschaften

de: amtliche-vermessungav gebaude-und-anlagen oberflachenmodell 3d

de: Datenshop

de: Relative Gebäudehöhe [m] der AV Gebäudegrundrisse des Kantons Luzern, berechnet aus der Höhendifferenz DOM/DTM.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Blockmodelle Gebäude


regi

de: Regionen und Städte

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

de: Fischereireviere mit Reviernummer und -namen.

de: Fischereireviere


kindes-und-erwachsenenschutzkreise

envi

de: Umwelt

title_for_slug: kindes-und-erwachsenenschutzkreise

de: administrative-einteilung bevolkerung

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Einteilung des Kantons Luzern in Kindes- und Erwachsenenschutzkreise

de: Kindes- und Erwachsenenschutzkreise


de: amtliche-vermessungav gelandemodell referenzsystem topographie

de: Interpoliertes Terrainmodell 2018 (0.25x0.25m Raster). Das DTM bildet die Topografie der Erdoberfläche ohne Bewuchs und Bebauung ab.

de: Digitales Terrainmodell (DTM) 2018, 0.25m-Raster


verkehrsknoten-asv

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: verkehrsknoten-asv

de: bewilligungen netzstruktur strassenverkehr verkehr

de: Der Datensatz zeigt die Verkehrsqualität und die damit verbundene Verkehrsauslastung der Verkehrsknoten.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Verkehrsknoten (ASV)


regi

de: Regionen und Städte

de: bodenbedeckung bodennutzung statistik wirtschaftliche-aktivitaten

de: Datenshop

de: Die Arealstatistik liefert detaillierte und genaue Informationen über den Zustand und die Entwicklung der Bodennutzung und Bodenbedeckung in der Schweiz.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Arealstatistik der Schweiz: Vergleich 1979/85, 1992/97, 2004/09, 2013/18


landschaftstypen

envi

de: Umwelt

title_for_slug: landschaftstypen

de: landschaftsschutz landwirtschaft landwirtschaftliche-nutzung tourismus

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Landschaftstypen für Landschaftsqualitätsbeiträge (LQB)

de: Landschaftstypen


flurnamen-luzerner-namenbuch

title_for_slug: flurnamen-luzerner-namenbuch

de: amtliche-vermessungav bevolkerung flurname geographische-bezeichnung kulturgut

de: aktuelle und historische Orts- und Flurnamen Luzerner Namenbuch (Entlebuch, Habsburg und Rigi)

de: Flurnamen Luzerner Namenbuch


intensitatskarte

title_for_slug: intensitatskarte

de: geophysik naturgefahren risiken schadenereignis umweltschutz

de: Zeigt die Intensität bzw. die Häufigkeit von Gefahrenprozessen an.

de: Intensitätskarte


regi

de: Regionen und Städte

de: amtliche-vermessungav gelandemodell referenzsystem topographie

de: Schräglichtschummerungs-Bild des Terrainmodells 2018 (0.25x0.25m Raster, Beleuchtungswinkel 60°), abgeleitet aus dem digitalen Terrainmodell

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Digitales Terrainmodell (DTM) 2018: schattiertes Relief, 0.25m-Raster


de: amtliche-vermessungav basiskarte referenzsystem topographie kartenwerk siedlung

de: Datenshop

de: Ortsplan 1:5'000, farbig, mit schattiertem Relief: geometrischer Plan im Massstab 1:5'000, der wenig generalisiert ist. Der Ortsplan schliesst die Lücke zwischen dem Grundbuchplan und dem Übersichtsplan 1:10'000.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Ortsplan 1:5'000, farbig


gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: bevolkerung gebaude-und-anlagen militar risiken schadenereignis strahlung zivilschutz

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Der Datensatz zeigt die Notfalltreffpunkte der Gemeinden des Kantons Luzern.

de: Notfalltreffpunkte


tran

de: Verkehr

de: bergbahnen offentlicher-verkehr raumplanung richtplanung schienenverkehr schifffahrt strasse strassenverkehr verkehr

de: Öffentlicher Verkehr: Haltestelleneinzugsgebiete mit Angebotsstufen auf Basis von Kreisradien, wobei bei mehreren Angebotsstufen auf der gleichen Fläche, diejenige mit dem höchsten Angebot eingesetzt wird.


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: Einteilung des Kantons Luzern in Wahlkreise gemäss Kantonsverfassung

de: Wahlkreise


de: fernerkundung luftbild orthophoto referenzsystem

de: Orthofotos Sommer 2014 - Auflösung 0.2m, inklusive Infrarotbild (Band 4)

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Orthofoto Sommer 2014, 0.2m-Raster


de: raumplanung richtplanung verkehr wirtschaftliche-aktivitaten offentliche-infrastruktur siedlung

de: Datenshop

de: Strategisches, behördenverbindliches Führungs- und Koordinationsinstrument für die räumliche Entwicklung des Kantons.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Richtplanung 2015, Teilrevision


standortgerechter-waldbestand

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

title_for_slug: standortgerechter-waldbestand

de: biodiversitat forstwirtschaft vegetation wald

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Standortgerechter Waldbestand mit Spezialfällen

de: Standortgerechter Waldbestand


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: Aus dem Digitalen Terrainmodell (DTM) 2012 abgeleitete Exposition (Ausrichtung eines Hanges), 5m-Raster

de: Digitales Terrainmodell (DTM) 2012: Exposition


de: amtliche-vermessungav basiskarte bezugsrahmen referenzsystem

de: Kartenblatteinteilungen, basierend auf den verschiedenen Landeskarten sowie der Übersichtsplans 1:10'000 des Kantons

spatial: Schweiz

de: Kartenblatteinteilungen basierend auf Landeskarten


de: biodiversitat landschaftsschutz lebensraum naturschutz okologische-vernetzung

de: Naturobjekte aus dem INR, wie z. B. Fliessgewässer, Feuchtgebiete, Trockenstandorte, besondere Lebensräume usw.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Inventar der Naturobjekte regionaler Bedeutung (INR): Naturobjekte


de: Datenshop

de: Historische Rebflächen auf der Grundlage der Dufour-Karte von 1897

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Rebflächen 1897


standorte-kantonale-dienststellen

title_for_slug: standorte-kantonale-dienststellen

de: adressen gebaude-und-anlagen

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Standorte der Stellen der kantonalen Verwaltung sowie Gerichte und Schulen des Kantons Luzern

de: Standorte Kantonale Dienststellen


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: nutzungsplanung raumplanung wirtschaftliche-aktivitaten zonenplan siedlung

de: Parzellenscharfes Siedlungsgebiet auf Basis der kommunalen Zonenpläne

de: Siedlungsgebiet (Bauzone und Reservezone), parzellenscharf


ortschaften-mit-postleitzahl

title_for_slug: ortschaften-mit-postleitzahl

de: Postleitzahl-Perimeter und Ortschaften mit Postleitzahl der Schweiz

de: Ortschaften mit Postleitzahl


erdmandelgras

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

title_for_slug: erdmandelgras

de: artenschutz betriebe flora landwirtschaft landwirtschaftliche-nutzung lebensraum okologie vegetation wirtschaftliche-aktivitaten

de: Das Erdmandelgras ist ein sehr anpassungsfähiges und hartnäckiges Ungras, welches nur mit kombinierten Bekämpfungsmethoden in seiner Ausbreitung gehindert werden kann. Die Landwirtschaftsflächen oder Grundstücke, auf denen Einzelherde vorkommen, werden zu Einzelherdzonen erklärt. In den Eindämmungszonen besteht das Ziel, den Befall einzudämmen und die Verschleppung zu verhindern.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Erdmandelgras


seeinformationen

title_for_slug: seeinformationen

de: gebaude-und-anlagen oberflachengewasser okomorphologie risiken schifffahrt see umweltbeobachtung

de: Datenshop

de: Seen des Kantons Luzern mit diversen Informationen

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Seeinformationen


regi

de: Regionen und Städte

de: artenschutz biodiversitat eigentumsbeschrankungoreb lebensraum naturschutz nutzungsplanung wald

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Zeigt das Gebiet der Schutzverordnung Krienser Hochwald mit Zonen und Einzelobjekten.

de: Kommunale Schutzverordnung Krienser Hochwald


kleinraubtiere

envi

de: Umwelt

title_for_slug: kleinraubtiere

de: artenschutz biodiversitat fauna lebensraum umweltbeobachtung wild

de: Nachweise von Marderartigen im Kanton Luzern

de: Kleinraubtiere


educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

de: elektrizitat energie gebaude-und-anlagen oberflachenmodell ver--und-entsorgung

de: Der Solarpotentialkataster 2018 enthält Teildachflächen mit Kennwerten zum Solarenergiepotential sowie zugrundeliegende und abgeleitete Informationen.


de: administrative-einteilung bevolkerung geographische-bezeichnung referenzsystem

de: Datenshop

de: Kreise und Quartiere der Stadt Luzern

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Stadt Luzern: Einteilung Stadtkreise und -quartiere


schutzdefizitkarte

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: schutzdefizitkarte

de: gebaude-und-anlagen naturgefahren risiken schadenereignis umweltbeobachtung

de: Schutzdefizite der Objektkategorie 4 (Geschlossene Siedlungen, Gewerbe, Industrie, Bauzonen, Stationen diverser Beförderungsmittel, Campingplätze, Freizeit- und Sportanlagen)

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Schutzdefizitkarte


envi

de: Umwelt

de: fernerkundung luftbild orthophoto referenzsystem

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Orthofoto vom Sommer 2023 mit 1m-Auflösung, inklusive Infrarotbild (Band 4).

de: Orthofoto Sommer 2023, 1m-Raster


soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

de: Inventar der schützenswerten Ortsbilder der Schweiz (ISOS)


grundbuchperimeter

title_for_slug: grundbuchperimeter

de: administrative-einteilung amtliche-vermessungav grundbuch grundeigentum

de: Datenshop

de: Fusionsneutrale Gebietskodierung auf der Basis der Grundbuchperimeter-Einteilung

de: Grundbuchperimeter


bodenhypothesekarte-grundigkeit

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: bodenhypothesekarte-grundigkeit

de: boden hydrologie umweltbeobachtung

de: zeigt modellbasierte, mögliche Verteilung von Bodengründigkeit. Nomenklatur gemäss Bund.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Bodenhypothesekarte: Gründigkeit


envi

de: Umwelt

de: amtliche-vermessungav basiskarte gelandemodell referenzsystem topographie kartenwerk

de: Übersichtsplan 1:10'000, Graustufen, mit schattiertem Relief: geometrischer Plan im Massstab 1:10'000, der wenig generalisiert ist. Der Übersichtsplan schliesst die Lücke zwischen dem Landeskartenwerk und dem Grundbuchplan.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Übersichtsplan 1:10'000 (UP10), mit schattiertem Relief


landwirtschaftliche-klimazonen

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

title_for_slug: landwirtschaftliche-klimazonen

de: klima landwirtschaft

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Klimazonen durch Klassierung der landwirtschaftlichen Klimaeignung

de: Landwirtschaftliche Klimazonen


entsorgungsanlagen

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

title_for_slug: entsorgungsanlagen

de: Datenshop

de: Entsorgungsanlagen wie Inertstoff-, Reaktor-, Reststoffdeponien

de: Entsorgungsanlagen


regi

de: Regionen und Städte

de: fernerkundung luftbild orthophoto referenzsystem

de: Orthofoto vom Sommer 2023 mit Auflösung 8cm, inklusive Infrarotbild (Band 4)

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Orthofoto Sommer 2023, 0.08m-Raster


oberflachenabflusskarte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: oberflachenabflusskarte

de: gebaude-und-anlagen gelandemodell naturgefahren oberflachengewasser risiken schadenereignis

de: Modellierter Oberflächenabfluss (Modellierungsergebnis Fliesstiefen)

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Oberflächenabflusskarte


de: nutzungsplanung raumplanung wirtschaftliche-aktivitaten zonenplan siedlung

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Generalisiertes Siedlungsgebiet: Vereinfachtes Siedlungsbild zur kartografischen Darstellung

de: Siedlungsgebiet (Bauzone und Reservezone), generalisiert


de: amtliche-vermessungav oberflachenmodell referenzsystem topographie

de: Datenshop

de: Interpoliertes Oberflächenmodell 2012 (0.5x0.5m Raster). Das DOM repräsentiert die Erdoberfläche samt allen darauf befindlichen Objekte (inkl. Bewuchs und Bebauung).

de: Digitales Oberflächenmodell (DOM) 2012, 0.5m-Raster


regi

de: Regionen und Städte

de: elektrizitat energie gebaude-und-anlagen landschaftsschutz naturschutz raumplanung richtplanung ver--und-entsorgung

de: Zeigt Eignungs-, Ausschluss-, Interessens- und Vorbehaltsgebiete für potentielle Standorte für Windkraftanlagen aus den kantonalen Windkonzepten 2011 und 2020.

de: Windenergie


lebensrauminventar-im-wald

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

envi

de: Umwelt

title_for_slug: lebensrauminventar-im-wald

de: biodiversitat lebensraum naturschutz wald

de: Inventarisierung naturnaher Lebensräume innerhalb des Waldes: Objekte wie Bäche, Feldgehölze, markante Einzelbäume, Feuchtgebiete, Trockenstandorte, Gruben, Felsfluren, besondere Landschaftsräume

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Lebensrauminventar im Wald


sportanlagen-kasak

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

title_for_slug: sportanlagen-kasak

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Anlagen gemäss kantonalem Sportanlagenkonzept (KASAK)

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Sportanlagen (KASAK)


waldbestand-oberschicht

title_for_slug: waldbestand-oberschicht

de: forstwirtschaft lebensraum vegetation wald

de: Datenshop

de: Raster-Layer der Oberschicht zur Ergänzung des Layers Waldbestand.

de: Waldbestand: Oberschicht


regi

de: Regionen und Städte

de: biodiversitat bodenbedeckung bodennutzung landwirtschaft landwirtschaftliche-nutzung wirtschaftliche-aktivitaten

de: Nutzungen auf den landwirtschaftlichen Flächen

de: Landw. Bewirtschaftung: Nutzungsflächen


gemeinden-kanton-luzern

envi

de: Umwelt

title_for_slug: gemeinden-kanton-luzern

de: Gemeindegrenzen auf der Grundlage AV Liegenschaften

de: Gemeinden Kanton Luzern


de: basiskarte fliessgewasser oberflachengewasser topographie

de: Historische Gewässerkarte Reuss (Weingartner 1826); Gisikonerbrücke bis Grenze Aargau, Zug, koloriert, Federzeichnung auf Leinwand aufgezogen

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Gewässerkarte Reuss 1826 (Weingartner)


tran

de: Verkehr

de: strasse strassenverkehr verkehr

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Nationalstrassennetz mit Ein- und Ausfahrten auf der Grundlage des Übersichtsplans 1:10'000

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Nationalstrassen mit Ein- und Ausfahrten, UP10


waldorganisationen

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: waldorganisationen

de: Datenshop

de: Zuordnung der Gemeinden zu den Regionalorganisationen (RO, Zusammenschluss von Waldeigentümern) und anderen Waldorganisationen

de: Waldorganisationen


waldhohenstufen

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

envi

de: Umwelt

title_for_slug: waldhohenstufen

de: forstwirtschaft vegetation wald

de: Waldhöhenstufen auf der Grundlage der pflanzensoziologischen Kartierung

de: Waldhöhenstufen


soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: amtliche-vermessungav gebaude-und-anlagen raumplanung zonenplan siedlung 3d

de: Anhand des potentiellen Gebäudevolumens können mögliche Baupotentiale im Kanton Luzern identifiziert werden.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Gebäudevolumen, potentiell


tran

de: Verkehr

de: betriebe bevolkerung offentlicher-verkehr statistik verkehr wirtschaftliche-aktivitaten

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Haltestelleneinzugsgebiete mit Angaben zu Arbeitsplätzen und Einwohnern, aufgeschlüsselt pro Gemeinde


vernetzungsachsen-kleintiere

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: vernetzungsachsen-kleintiere

de: artenschutz biodiversitat fauna lebensraum okologische-vernetzung richtplanung

de: Datenshop

de: Regional bedeutende Vernetzungsachsen für Kleintiere und die entlang dieser Achsen lokalisierten Engnisse. Diese sind unterschieden nach richtplanrelevant und nicht richtplanrelevant.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Vernetzungsachsen Kleintiere


envi

de: Umwelt

de: biodiversitat landschaftsschutz landwirtschaft naturschutz wald

de: Zeigt die längerfristig gesicherten Waldreservate im Kanton Luzern.

de: Waldreservate


agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

de: forstwirtschaft naturgefahren risiken schadenereignis wald

de: Pufferzonen um Besondere Schutzwälder und Besondere Hochwasserschutzwälder

de: Waldschutzperimeter


erdwarmenutzung-anlagen

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

title_for_slug: erdwarmenutzung-anlagen

de: energie erdwarme geologie gewasserschutz grundwasser ver--und-entsorgung

de: Übersicht der Standorte von Erdwärmenutzungsanlagen, welche Erdwärmesonden, Energiepfähle, Erdregister und Erdwärmekörbe zur Wärmegewinnung nutzen.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Erdwärmenutzung: Anlagen


regi

de: Regionen und Städte

de: basiskarte topographie kartenwerk

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Seit dem Bundesgesetz von 1935 bilden die Landeskarten aller Massstäbe die noch heute gültigen offiziellen Karten der Schweiz. Sie haben damit die Dufour- und Siegfriedkarten abgelöst.


envi

de: Umwelt

de: boden umweltbeobachtung

de: Bodenkartierung auf der Grundlage der Landeskarte 1:200'000, inkl. Skelettanteil, Grobporen, Fremdwassereinfluss

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Bodeneignungskarte 1:200'000


hinweisflachen-fur-anthropogene-boden

title_for_slug: hinweisflachen-fur-anthropogene-boden

de: boden landwirtschaft landwirtschaftliche-nutzung umweltbeobachtung

de: Der modellierte Datensatz zeigt Flächen, welche mit erhöhter Wahrscheinlichkeit Böden sind, welche durch menschliche Eingriffe geprägt sind (Veränderungen/Verschlechterung des Bodens in Strukur, Mächtigkeit oder Aufbau).

de: Hinweisflächen für anthropogene Böden


de: basiskarte fliessgewasser oberflachengewasser topographie

de: Historische Gewässerkarte Kleine Emme (Hess 1784); Werthenstein bis Einfluss in die Reuss

de: Gewässerkarte Kleine Emme 1784 (Hess)


de: Von 1870 bis 1926 wurde der Topographische Atlas der Schweiz veröffentlicht.

de: Geoinformation Kanton Luzern


agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

regi

de: Regionen und Städte

de: artenschutz biodiversitat fauna lebensraum naturschutz

de: Kartierung des Reptilienvorkommens, mit Einzelfundorten und Vorkommen nach Zonen.

de: Reptilienvorkommen


hektar-punktraster-kanton-luzern

envi

de: Umwelt

title_for_slug: hektar-punktraster-kanton-luzern

de: bezugsrahmen referenzsystem

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: 100m Punktraster Kanton Luzern

de: Hektar-Punktraster Kanton Luzern


friedensrichterkreise

title_for_slug: friedensrichterkreise

de: administrative-einteilung bevolkerung

de: Einteilung des Kantons Luzern in Friedensrichterkreise

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Friedensrichterkreise


de: fernerkundung luftbild orthophoto referenzsystem

de: Orthofotos Sommer 2011 - Auflösung 0.25m, inklusive Infrarotbild (Band 4)

de: Orthofoto Sommer 2011, 0.25m-Raster


educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

regi

de: Regionen und Städte

de: energie gebaude-und-anlagen raumplanung ver--und-entsorgung verkehr

de: Zertifizierte Energiestädte und Partnergemeinden mit Mitgliedschaft in Trägervereinen Energiestädte, basierend auf den Gemeindegrenzen Kanton Luzern.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Energiestädte


envi

de: Umwelt

de: basiskarte fliessgewasser oberflachengewasser topographie

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Historische Gewässerkarte Kleine Emme (Autor vermutlich Hess, Entstehungsjahr unbekannt); Entlebuch bis Einfluss in die Reuss

de: Gewässerkarte Kleine Emme (Jahr und Autor unbekannt)


regionale-arbeitsvermittlungszentren

title_for_slug: regionale-arbeitsvermittlungszentren

de: Der Datensatz zeigt die regionalen Arbeitsvermittlungszentren des Kantons Luzern.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

de: Regionale Arbeitsvermittlungszentren


soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: eigentumsbeschrankungoreb gebaude-und-anlagen kulturdenkmal kulturguterschutz nutzungsplanung ortsbildschutz zonenplan

de: Zeigt im Kantonalen Denkmalverzeichnis (KDV) und Bauinventar eingetragene Bauten und Schutzobjekte.

de: Kantonales Denkmalverzeichnis und Bauinventar


einzugsgebiete-haupteinzugsgebiete

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: einzugsgebiete-haupteinzugsgebiete

de: fliessgewasser gelandemodell hydrologie oberflachengewasser

de: Auf Basis der Datensätze "Einzugsgebiete: Höhenmodell" und "Einzugsgebiete: Fliessgewässer" berechnete Haupteinzugsgebiete von Gewässern.


waldregionen-und-forstreviere

title_for_slug: waldregionen-und-forstreviere

de: Der Datensatz zeigt die Unterteilung des Kantons in verschiedene Forstreviere mit zuständigem Revierförster und Zugehörigkeit zu den Waldregionen.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Waldregionen und Forstreviere


envi

de: Umwelt

de: gelandemodell oberflachengewasser see topographie

de: Datenshop

de: 1m-Höhenlinien des Seegrundes des Vierwaldstättersees, auf der Grundlage von hydrographischen Messungen aus den Jahren 2007 und 2012 erstellt

de: Seeinformationen: Tiefenlinien, 1m


kilometer-punktraster-kanton-luzern

title_for_slug: kilometer-punktraster-kanton-luzern

de: bezugsrahmen referenzsystem

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Kilometer-Punktraster Kanton Luzern

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.


maintainer: Fachstelle Open Government Data des Kantons Zürich

label: Repository: Formale Leitlinien zur Datenpublikation des Kantons Zürich

label: Fachausschuss für offene Behördendaten: Standards

de: Leitlinien des Kantons Zürich für einfach nutzbare Behördendaten (Version 1.0)

media_type: text/html

de: Version 1.0 in Kraft seit dem 16. Dezember 2021.

format: HTML

mimetype: text/html

de: Handlungsleitende Normen, um offene Behördendaten ('Open Government Data', OGD) bereitzustellen, die einfach nutzbar sind. Der Fachausschuss Open Government Data des Kantons Zürich verwaltet die Normen gemäss der Maxime, den Bedürfnissen der Nutzenden zweckmässig und wirtschaftlich zu entsprechen. Die Fach- und Koordinationsstelle Open Government Data nimmt Feedback (Hinweise, Wünsche und Fragen) zu den Leitlinien entgegen. Entweder als 'Issue' im Repository (verlinkt unter 'Weitere Informationen') oder via E-Mail (verlinkt unter 'Kontakt'). Im Austausch mit den Nutzenden klärt sie deren Bedürfnisse, berät mit den Datenverwaltenden ('Data Custodians') mögliche Lösungen und schlägt diese vierteljährlich dem Fachausschuss zur Inkraftsetzung vor.

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

fachstelle-ogd-kanton-zuerich

de: Fach- und Koordinationsstelle Open Government Data Kanton Zürich

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

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt Fachstelle OGD - DCAT Harvester


maintainer: EnviDat Support

en: cable-yarding digital-planning swiss-geodata wms-data open-source qgis-plugin digital-elevation-model seilaplan geoinformation-system

en: WMS-Layer als Hintergrundkarten laden

en: View video on youtube!

en:
In order to digitally plan a cable line using the QGIS plugin ‘Seilaplan’, maps with various background information are helpful. In this tutorial we show you how to obtain maps that are helpful for cable line planning, for example a national map of Switzerland at different scales, the NFI vegetation height model or the NFI forest mix rate. For this we explain what WMS datasets are and how to integrate them into QGIS. No download of large data is needed for this, only a good internet connection. Please note that the tutorial language is German!

Link for the integration of WMS data: https://wms.geo.admin.ch/

Link to the description on the Swisstopo website:
https://www.geo.admin.ch/en/geo-services/geo-services/portrayal-services-web-mapping/web-map-services-wms.html

Link to the Seilaplan website: https://seilaplan.wsl.ch

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

Für die Verwendung des QGIS Plugins Seilaplan zur digitalen Seillinienplanung sind verschiedene Hintergrundkarten hilfreich. In diesem Tutorialvideo zeigen wir, was WMS Daten sind und wie man diese in QGIS einbinden kann. Dafür müssen die Daten nicht heruntergeladen werden. Es braucht lediglich eine gute Internetverbindung. Für die Seillinienplanung hilfreiche Karten sind bspw. die Landeskarte der Schweiz in verschiedenen Massstäben, das Vegetationshöhenmodell LFI oder der Waldmischungsgrad LFI.

Link zur Einbindung der WMS Daten: https://wms.geo.admin.ch/

Link zur Beschreibung auf der Swisstopo Webseite: https://www.geo.admin.ch/de/geo-dienstleistungen/geodienste/darstellungsdienste-webmapping-webgis-anwendungen/web-map-services-wms.html

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

cable-yarding

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educ

de: Bildung, Kultur und Sport

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: Seilaplan Tutorial: Load WMS layers as background maps


media_type: text/csv

format: CSV

mimetype: text/csv

en:
Attention: this data is not updated after 2022 anymore.
This dataset contains the statistics on the number of avalanche fatalities per **calendar year** in Switzerland. The data collection commences with the beginning of the year 1937. After the completion of a hydrological year, which is the standard way avalanche fatalities are summarized in Switzerland and ends on the 30th of September, the new data is appended to the existing dataset.
If you require annual statistics per hydrological year, please download the data from here: [https://www.envidat.ch/dataset/avalanche-fatalities-switzerland-1936]
The following information is contained (by column and column title):
 - year
 - number of fatalities in the backcountry (=tour)
 - number of fatalities in terrain close to ski areas (=offpiste, away from open and secured ski runs)
 - number of fatalities on transportation corridors including ski runs, roads, railway lines (=transportation.corridors)
 - number of fatalities in or around buildings or in settlements (= buildings)
 - sum (of all four categories)
The definitions for these four categories, as described in the guidelines to the avalanche accident database are:
tour:
activities include back-country ski, snowboard or snow-shoe touring
offpiste:
access from ski area, generally from the top of a skilift with short hiking distances
transportation.corridors (Techel et al., 2016):
people travelling or recreating on open or temporarily closed transportation corridors (e.g. a road user or a skier on a ski run) and people working on open or closed transportation corridors (e.g. maintenance crews on roads, professional rescue teams)
buildings (Techel et al., 2016):
people inside or just outside buildings, and workers on high alpine building sites

avalanche-accident-statistics

display_name: avalanche-accident-statistics

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display_name: avalanche-fatalities

fatalities-in-or-around-buildings

display_name: fatalities-in-or-around-buildings

fatalities-in-settlements

display_name: fatalities-in-settlements

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display_name: fatalities-in-the-backcountry

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display_name: fatalities-on-transportation-corridors

en: Number of avalanche fatalities per calendar year in Switzerland since 1937


maintainer: Frank Techel

en: snowpack-model natural-avalanches avalanche avalanche-size machine-learning

en: Data set DL was used for validation of the avalanche-day classifier and the avalanche-size estimator. The data set contains the quality-checked danger levels merged with the respective SNOWPACK simulations (Sections 2.3 and 3.3(2) in Mayer et al.).

format: XLS

en: Data set AV3 was used for validation of the avalanche-day classifier (Sections 2.1.3 and 3.3(1) in Mayer et al.).

en: Data set AV2 used for training the avalanche-size estimator (Sections 2.1.2 and 3.2 in Mayer et al.)

en: Data set AV1 was used for training the avalanche-day classifier (Sections 2.1.1, 2.2, and 3.1 in Mayer et al.).

en:
The data set contained in this repository was used in the analysis by Mayer et al. (2023):
Mayer, S. I., Techel, F., Schweizer, J., and van Herwijnen, A.: Prediction of natural dry-snow avalanche activity using physics-based snowpack simulations, EGUsphere, https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-646, 2023.

avalanche

display_name: avalanche

avalanche-size

display_name: avalanche-size

machine-learning

display_name: machine-learning

natural-avalanches

display_name: natural-avalanches

snowpack-model

display_name: snowpack-model

en: Data-set for prediction of natural dry-snow avalanche activity and avalanche size using physics-based snowpack simulations


maintainer: Ionut Iosifescu Enescu

en: open-science hpc open-data open-source reproducibility jupyter-notebooks research-data-management

en: Open Science Support @ WSL (Poster)

media_type: application/pdf

format: PDF

mimetype: application/pdf

en:
This poster was originally created for the swissuniversities Open Science Action Plan: Kick-Off Forum, and showed to the audience on 17.10.2019. It illustrates how the environmental data portal EnviDat provides the tools for fostering Open Science and Reproducibility of scientific research at WSL.

Supporting open science is a highly relevant user requirement for EnviDat and for implementing FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability and Reusability) principles at dataset level.
EnviDat encourages WSL scientists to complement data publication with a complete description of research methods and the inclusion of the open source software, code or scripts used for processing the dataset or for obtaining the published results. By openly publishing open software (e.g. as Jupyter notebooks) alongside research data sets, researchers can contribute to mitigate reproducibility issues.

EnviDat also promotes and supports, where possible and practical, the publication of software as Jupyter notebooks. Jupyter notebooks provide a solution for improved documentation and interactive execution of open code in a wide range of programming languages (Python, R, Octave/Matlab, Java or Scala). These programming languages are widely used in environmental research at WSL and well supported by the Jupyter-compatible kernels. We have sucessfully interfaced EnviDat-hosted notebooks with the WSL High-Performance Computing (HPC) Linux Cluster through a JupyterHub/JuypterLab beta installation on the HPC cluster implemented in close collaboration with the WSL IT-Services.
For existing software that cannot be easily migrated to Jupyter Notebooks, the Open Science and Reproducibility is assisted by containerisation. We have proven that several Singularity containers can successfully run on WSL's HPC cluster.

Finally, the researchers can upload the data/results complemented by code (e.g. as Jupyter Notebooks, or Singularity containers) and any additional documentation in EnviDat. Consequently, they will receive a DOI for the entire dataset, which they can reference in their science paper in order to publish a more reproducible research.

_License_: This poster is released by WSL and the EnviDat team to the public domain under a Creative Commons 4.0 CC0 "No Rights Reserved" international license. You can reuse this poster in any way you want, for any purposes and without restrictions.

hpc

display_name: hpc

jupyter-notebooks

display_name: jupyter-notebooks

open-data

display_name: open-data

open-science

display_name: open-science

reproducibility

display_name: reproducibility

research-data-management

display_name: research-data-management

educ

en: Education, culture and sport

en: Open Science Support at the Swiss Federal Research Institute WSL. The EnviDat Concept


maintainer: Francesco Comola

en: snow saltation wind sediment cohesion sand

en: Output of the model simulations

media_type: application/zip

en: Model results on granular splash and saltation process of sand and snow particles

format: ZIP

mimetype: application/zip

en:
The wind-driven saltation of sand and snow shapes dunes and ripples, generates dust emission, and erodes the surface of the Antarctic ice sheet. Here, we use a model based on the discrete element method to simulate grain-flow interactions and study the effect of particle cohesion on saltation dynamics.

The data contains the model output of granular splash simulations and saltation simulations. Granular splash, the main particle entrainment process in saltation, occurs upon impact of saltating particles with the granular bed. We performed Monte Carlo simulations of granular splash for loose sand grains and for cohesive ice grains. The analysis indicate that different values of cohesion have significant effects not on the number of splashed grains, on the ejection velocity, and the rebound velocity.

In our saltation simulations, we trigger particle movement with a single splash event at the inlet section section and let the system evolve until steady state. Our results show that saltation over cohesive surfaces is difficult to initiate but easy to sustain at low wind speed. The occurrence of transport thus depends on the history of the wind speed, a phenomenon known as hysteresis. We also show that saltation over cohesive surfaces presents higher mass fluxes but requires longer distances to saturate, which increases the size of the smallest stable surface ripples. Our model results have implications for large-scale aeolian processes on Earth and Titan, where sand grains are thought to be very cohesive.

cohesion

display_name: cohesion

saltation

display_name: saltation

sand

display_name: sand

sediment

display_name: sediment

snow

display_name: snow

wind

display_name: wind

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Saltation of cohesive granular materials


en: snow-stratigraphy snow-temperature water-front snowmicropen weissfluhjoch ice-layers

en: WFJ_ICE_LAYERS dataset

en: README

media_type: text/plain

format: TXT

mimetype: text/plain

en: The WFJ_ICE_LAYERS dataset contains multi-instrument snowpack measurements at high temporal resolution, which enable to monitor the formation of deep ice layers due to preferential water flow, at the Weissfluhjoch research site, Davos, Switzerland. It covers the winter 2016/2017, with a focus on the early melting season. This dataset includes traditional snowpack profiles (weekly resolution, 15/11/2016-29/05/2017), SnowMicroPen penetration resistance profiles (daily resolution, 01/02/2017-19/04/2017), snow temperatures measured at different heights in the snowpack (half-hourly resolution, 01/03/2017-15/04/2017) and the water front height derived from an upward-looking ground penetrating radar (3-hour resolution, 04/03/2017-08/04/2017). The measurements are complemented by initialization files for SNOWPACK model simulations with the ice reservoir parameterization at Weissfluhjoch for the winter 2016/2017.

ice-layers

display_name: ice-layers

snow-stratigraphy

display_name: snow-stratigraphy

snow-temperature

display_name: snow-temperature

snowmicropen

display_name: snowmicropen

water-front

display_name: water-front

weissfluhjoch

display_name: weissfluhjoch

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: WFJ_ICE_LAYERS: Multi-instrument data for monitoring deep ice layer formation in an alpine snowpack


en: last-glacial-maximum air-temperature paleo-climate glaciers orography precipitation

en: Technical documentation

en: Technical documentation containing file metadata and variable descriptions.

en: Data Access via S3

en:
High resolution, downscaled climate model data are used in a wide variety of applications in environmental sciences. Here we present the CHELSA-TraCE21k downscaling algorithm to create global monthly climatologies for temperature and precipitation at 30 arcsec spatial resolution in 100 year time steps for the last 21,000 years. Paleo orography at high spatial resolution and at each timestep is created by combining high resolution information on glacial cover from current and Last Glacial Maximum (LGM) glacier databases with the interpolation of a dynamic ice sheet model (ICE6G) and a coupling to mean annual temperatures from CCSM3-TraCE21k. Based on the reconstructed paleo orography, mean annual temperature and precipitation was downscaled using the CHELSA V1.2 algorithm.

The data is published under a Creative Commons Attribution 2.0 Generic (CC BY 2.0) license.

format: GeoTIFF

air-temperature

display_name: air-temperature

glaciers

display_name: glaciers

last-glacial-maximum

display_name: last-glacial-maximum

orography

display_name: orography

paleo-climate

display_name: paleo-climate

precipitation

display_name: precipitation

en: CHELSA-TraCE21k: Downscaled transient temperature and precipitation data since the last glacial maximum


maintainer: Martin Schneebeli

en: snow 3d-model snow-cast 3d-print rounded-snow depth-hoar weak-layer new-snow

en: Snow models in STL-format

en: The zipped file contains all data described in the file 3d_snow_models_metadata. The stl-files should be ready for additive manufacturing.

en: Description of snowtypes, filenames and other metadata

en: This file contains information about the stl-files of the different snow models. Snowtype (Schneeart), International Snow Classification, preview picture, notes about the origin of the snow, filename of the stl-data, and physical size of the model are given.

en: The dataset contains several snow models in the Standard Tesselated Geometry File Format (stl) for 3D visualization, printing and additive manufacturing. Different snow types are available (new snow, rounded snow, depth hoar, buried surface hoar, graupel).

depth-hoar

display_name: depth-hoar

new-snow

display_name: new-snow

rounded-snow

display_name: rounded-snow

snow-cast

display_name: snow-cast

weak-layer

display_name: weak-layer

educ

en: Education, culture and sport


maintainer: James W. Kirchner

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

en: Weekly stable water isotopes

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

en: 7-hourly stable water istopes

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

en: Data Set Documentation

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

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

catchment

display_name: catchment

chloride

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deuterium

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plynlimon

display_name: plynlimon

stable-water-isotopes

display_name: stable-water-isotopes

streamflow

display_name: streamflow

tracer

display_name: tracer

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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


maintainer: Achille Capelli

en: gps lwc gnss snow snow-water-equivalent liquid-water-content swe

en: Webcam images

en: Webcam images showing some typical differences in the snow conditions at the four sites (Küblis, Klosters, Laret and Weissfluhjoch) for two time periods (14-18.3.2019 and 27.1-11.2.2020). Both time periods included a precipitation event with partial rain-on–snow occurring at the lower locations.

en: Snow profiles data from Klosters (1210 m a.s.l. ,46°51’49’’N, 9°53’17’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Snow and meteo data from automatic sensors from Klosters (1210 m a.s.l. ,46°51’49’’N, 9°53’17’’E) for the two winters 2018-2020.

en: GNSS derived SWE, HS, and LWC for the site Weissfluhjoch at 2540 m a.s.l (46°49’47’’ N, 9°48’34’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Daily data for the site Weissfluhjoch at 2540 m a.s.l (46°49’47’’ N, 9°48’34’’E) for the two winters 2018-2020. These data were processed to daily values from the other data files.

en: Daily observer data from Küblis at 820 m a.s.l. (46°54’48’’N, 9°46’54’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Profile data for Laret at 1510 m a.s.l. (46°50’2’’N, 9°52’17’’E) for the two winter 2018-2020.

en: Daily observer data for the site Weissfluhjoch at 2540 m a.s.l (46°49’47’’ N, 9°48’34’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Snow profiles data from Küblis at 820 m a.s.l. (46°54’48’’N, 9°46’54’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Daily data from Küblis at 820 m a.s.l. (46°54’48’’N, 9°46’54’’E) for the two winters 2018-2020. These data were processed to daily values from the other data files.

en: Daily data from Klosters (1210 m a.s.l. ,46°51’49’’N, 9°53’17’’E) for the two winters 2018-2020. These data were processed to daily values from the other data files.

en: GNSS derived SWE, LWC and HS from Küblis at 820 m a.s.l. (46°54’48’’N, 9°46’54’’E) for the two winters 2018-20

en: Daily observer data from automatic sensors from Klosters (1210 m a.s.l. ,46°51’49’’N, 9°53’17’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Daily data for Laret at 1510 m a.s.l. (46°50’2’’N, 9°52’17’’E) for the two winters 2018-2020. These data were processed to daily values from the other data files.

en: Snow and meteo data from automatic sensors for the site Weissfluhjoch at 2540 m a.s.l (46°49’47’’ N, 9°48’34’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Snow profiles data for the site Weissfluhjoch at 2540 m a.s.l (46°49’47’’ N, 9°48’34’’E) for the two winters 2018-2020.

en: Manual profiles

en: Data of the traditional manual profiles for the locations Weissfluhjoch, Klosters and Küblis. For the location of Küblis there are no traditional manual profile data. We provided the data as both PDF and .CAAML format (See https://niviz.org/ or http://caaml.org/Schemas/V5.0/Profiles/SnowProfileIACS/CAAMLv5_SnowProfileIACS.pdf). Moreover, we added LWC and density profiles when available (all locations).

en: Snow and meteo data from automatic sensors for Laret at 1510 m a.s.l. (46°50’2’’N, 9°52’17’’E) for the two winter 2018-2020.

en: GNSS derived data for Laret at 1510 m a.s.l. (46°50’2’’N, 9°52’17’’E) for the two winter 2018-2020.

en: Snow and meteo data from automatic sensors from Küblis at 820 m a.s.l. (46°54’48’’N, 9°46’54’’E) for the two winters 2018-2020.

en: GNSS derived SWE, LWC and HS from Klosters (1210 m a.s.l. ,46°51’49’’N, 9°53’17’’E) for the two winters 2018-20

en: This database contains GNSS derived snow water equivalent (SWE), liquid water content (LWC), and snow height (HS) and reference data collected during the two winter 2018-2020 at 4 sites Weissfluhjoch (2540 m asl, 46°49’47’’ N, 9°48’34’’E), Laret (1515 m asl, . 46°50’2’’N, 9°52’17’’E), Klosters (1200 m asl, 46°51’49’’N, 9°53’17’’E), and Küblis (815 m asl, 46°54’48’’N, 9°46’54’’E).

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snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

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: Snow water equivalent measurements with low-cost GNSS receivers along a steep elevation gradient in the East-ern Swiss Alps


en: urban-region spatial-information strategic-plans development-priorities europe

en: Planning intentios

en:
The present dataset is part of the report titled Gradinaru S.R., Hersperger A.M., Schmid F. (2021). Deriving Planning Intentions from written planning documents. Report on CONCUR Project- From plans to land change: how strategic spatial planning contributes to the development of urban regions.
The data corresponds to the data collected as part of the DPI Method for deriving all PIs contained in a plan (open coding) as detailed in section 4 of the report. The method involved reading the plans to break down of information in meaningful discrete “incidents” or planning intentions. To identify the planning intentions, the starting points were represented by a) the structuring of the plans in chapters and sub chapters and b) the themes that the plans addressed. Thus, the collected information was not grouped according to pre-defined categories of planning intentions, but rather put together as a list of intentions as revealed by each plan. As a result, we provide, for each case study, a document (named [Urban region name] PI as defined in the plan) which contains:
	Date when the information was filled in.
	Name of the urban region and analysed strategic spatial plan .
	A list of all planning intentions contained in a plan, with each PI being addresses as follows:
	Name of PI as it appears in the plan
	Translated name of the PI (i.e. short name for easy understanding of the meaning)
	Explanation regarding the meaning of the PI
	Why the PI is considered a priority for the urban region
	Spatial information on the PI (text and cartographic representations).
In total, 14 documents are available, one for each case study. Documents contain up to 20 pages of information extracted from the plans together with explanations and notes taken during plan reading.

development-priorities

display_name: development-priorities

europe

display_name: europe

spatial-information

display_name: spatial-information

strategic-plans

display_name: strategic-plans

urban-region

display_name: urban-region

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Planning intentions in strategic plans of European urban regions


weather-station-davos-wolfgang

maintainer: Jörg Wieder

title_for_slug: weather-station-davos-wolfgang

en: pressure weather temperature relative-humidity raclets

en: Weather Station Davos Wolfgang

en: The data file contains date and time (YYYY-MM-DD hh:mm:ss) in UTC, temperature (°C), relative humidity (%), pressure (hPa) at 10 m above ground and above sea level. The data was averaged over 10 minutes.

en: The dataset contains weather parameters measured at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577).

pressure

display_name: pressure

raclets

display_name: raclets

relative-humidity

display_name: relative-humidity

temperature

display_name: temperature

weather

display_name: weather


maintainer: Christoph Marty

en: Dataset

en: Datasets are grouped under experiment "Aare" and "Graubunden".Data is also made available in netCDF format. A range of tools are available to [read netCDF](http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/software.html).

en: CH2014 REPORT

en:
CH2014-Impacts: Toward Quantitative Scenarios of Climate Change Impacts in Switzerland

The CH2014-Impacts report presents the results of a concerted effort of 15 Swiss research institutions to describe impacts of climate change in Switzerland quantitatively. This dataset contributes to the Crosphere/Snowcover section.

en: Aare input

en: Grid input data for the 'Aare' CH2014 simulation.

mimetype: application/x-tar

en: Graubunden input

en: Grid input data for the 'Graubunden' CH2014 simulation.

en:
 Overview

The CH2014-Impacts initiative is a concerted national effort to describe impacts of climate change in Switzerland quantitatively, drawing on the scientific resources available in Switzerland today. The initiative links the recently developed Swiss Climate Change Scenarios CH2011 with an evolving base of quantitative impact models. The use of a common climate data set across disciplines and research groups sets a high standard of consistency and comparability of results. Impact studies explore the wide range of climatic changes in temperature and precipitation projected in CH2011 for the 21st century, which vary with the assumed global level of greenhouse gases, the time horizon, the underlying climate model, and the geographical region within Switzerland. The differences among climate projections are considered using three greenhouse gas scenarios, three future time periods in the 21st century, and three climate uncertainty levels (Figure 1). Impacts are shown with respect to the reference period 1980-2009 of CH2011, and add to any impacts that have already emerged as a result of earlier climate change.

 Experimental Setup

Future snow cover changes are simulated with the physics-based model Alpine3D (Lehning et al., 2006). It is applied to two regions: The canton of Graubünden and the Aare catchment. These domains are modeled with a Digital Elevation Model (DEM) with a resolution of 200 m × 200 m. This defines the simulation grid that has to be filled with land cover data and downscaled meteorological input data for each cell for the time period of interest at hourly resolution. The reference data set consists of automatic weather station data. All meteorological input parameters are spatially interpolated to the simulation grid. The reference period comprises only thirteen years (1999–2012), because the number of available high elevation weather stations for earlier times is not sufficient to achieve unbiased distribution of the observations with elevation. The model uses projected temperature and precipitation changes for all greenhouse gas scenarios (A1B, A2, and RCP3PD) and CH2011 time periods (2035, 2060, and 2085).

 Data

Snow cover changes are projected to be relatively small in the near term (2035) (Figure 5.1 top), in particular at higher elevations above 2000 m asl. As shown by Bavay et al. (2013) the spread in projected snow cover for this period is greater between different climate model chains (Chapter 3) than between the reference period and the model chain exhibiting the most moderate change. In the 2085 period much larger changes with the potential to fundamentally transform the snow dominated alpine area become apparent (Figure 5.1 bottom). These changes include a shortening of the snow season by 5–9 weeks for the A1B scenario. This is roughly equivalent to an elevation shift of 400–800 m. The slight increase of winter precipitation and therefore snow fall projected in the CH2011 scenarios (with high associated uncertainty) can no longer compensate for the effect of increasing winter temperatures even at high elevations. In terms of Snow Water Equivalents (SWE), the projected reduction is up to two thirds toward the end of the century (2085). A continuous snow cover will be restricted to a shorter time period and/or to regions at increasingly high elevation. In Bern, for example, the number of days per year with at least 5 cm snow depth will decrease by 90% from now 20 days to only 2 days on average.

climate-change

display_name: climate-change

snow-depth

display_name: snow-depth

en: Alpine3D simulations of future climate scenarios CH2014


maintainer: Frank Hagedorn

en: phosphorus forest-topsoil nitrogen zero-tension-lysimeters beech nutrient-fluxes soil-temperature fertilization dissolved-organic-phosphorus seasons

en:
Data on dissolved organic and inorganic phosphorus and nitrogen concentrations in leachates and their corresponding
fluxes from the litter layer, the Oe/Oa horizon, and the A horizon of two German beech forest sites.
Leachate samples were taken in April 2018, July 2018, October 2018, Feb./Mar. 2019, and July 2019
with zero-tension lysimeters after artificial irrigation. Soil samples were taken in July 2019.
For more details please refer to the publication.

beech

display_name: beech

dissolved-organic-phosphorus

display_name: dissolved-organic-phosphorus

fertilization

display_name: fertilization

forest-topsoil

display_name: forest-topsoil

nitrogen

display_name: nitrogen

nutrient-fluxes

display_name: nutrient-fluxes

phosphorus

display_name: phosphorus

seasons

display_name: seasons

soil-temperature

display_name: soil-temperature

zero-tension-lysimeters

display_name: zero-tension-lysimeters

educ

en: Education, culture and sport

envidat

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: Phosphorus and nitrogen leaching from beech forest soils


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

en: climate realizations

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

climate-change-impact

display_name: climate-change-impact

cryosphere

display_name: cryosphere

natural-climate-variability

display_name: natural-climate-variability

rain-on-snow

display_name: rain-on-snow

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

uncertainty

display_name: uncertainty

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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


en: wetlands amphibians landscape occupancy-models conservation

en: Model code

en: This R markdown file contains all code and descriptions necessary to load and format the provided data and to fit the dynamic occupancy models described in the associated publication, including JAGS code for the fitted models.

en: Model code, description

en: This is the output of the R markdown file that provides JAGS model code and describes how to format the provided data and fit the dynamic occupancy models described in the associated publication, for a quick overview.

en: Observation data

en: This file contains detection/non-detection data for the 12 amphibian species between 1999 and 2019 for 3 annual visits. Detectable denotes whether or not a visit j was made to pond i in year t. ObservedID gives a unique ID for the observer collecting the data during visit j to pond i in year t.

en: Covariate data 1

en: This file contains covariate data that does not change over time for 856 ponds: the region the pond is in, whether the pond is old or new (constructed since 1991), elevation, water surface area, fluctuations of the water table (yes, no), the percent forest cover in 100m radius around the pond, the area or large (>6m wide) roads in 1km radius around the pond.

en: Original raw data

en: This file contains the original raw monitoring data as provided by the canton of Aargau. Access is restricted and only considered upon request and in consultation with the canton of Aargau.

en: Readme

en: Description of methods and datasets.

en: Covariate data 2

en: This file contains covariate data that changes over time for 856 ponds in 21 years (long format): whether or not a pond exists in year _t_, the age of constructed ponds in year _t_, structural connectivity of the pond in year _t_.

en:
In the canton of Aargau, hundreds of new ponds have been constructed since the 1990s to benefit declining amphibian populations. This dataset consists of monitoring data for all 12 pond-breeding amphibian species in the canton of Aargau from 1999 to 2019 in 856 ponds, and environmental variables that describe the ponds and the landscape surrounding the ponds. Species observation data is detection/non-detection data from repeat visits during survey years, during which all potentially suitable ponds in an area were surveyed. Environmental variables describing the ponds are whether the pond has been newly constructed since 1991 or not, pond age (if constructed), elevation a.s.l., the water surface area, and whether the water table fluctuates or not. Environmental variables describing the surroundings of the ponds are the percent area of forest within a circular buffer of radius 100m around the pond, the area of large (width ≥6m) roads within a circular buffer of radius 1km around the pond, and structural connectivity.

The canton of Aargau is the owner of the monitoring data; the original datafile is only disclosed upon request and in consultation with the canton of Aargau.

The edited dataset contains cleaned observation data for the 12 amphibian species, as well as compiled and edited covariate data and code to fit dynamic occupancy models.

amphibians

display_name: amphibians

conservation

display_name: conservation

landscape

display_name: landscape

occupancy-models

display_name: occupancy-models

wetlands

display_name: wetlands

en: Amphibian observation and pond data (Aargau, Switzerland)


maintainer: Yohann Chauvier

en: grain-size ecological-indicator-values soil taxonomic-diversity phylogenetic-diversity functional-diversity climate

en: Data access

en:
This dataset comprises a large array of ecological data for the European Alps:

  (1) Current soil and climate predictors at various resolutions.
  (2) GBIF observations of the European Alps Flora (~4,000 species).
  (3) Species habitat suitability maps (1,109 species; based on species observations filtered at 40x40-km)
  at various resolutions used in the study to generate (4); except 'expert'...
  (4) Expert, Taxonomic, phylogenetic and functional diversity of the study region at various resolutions
  (from 100-m to 40-km --> 100-m aggregated & mean to km + non-aggregated/predicted) for CLIM,
  SOIL and CLIM-SOIL models.
  (5) Ecological and altitudinal preferences of the European Alps Flora.
  (6) Data outputs of the related published article.
  (7) All scripts used for analyses.
  (8) Additional files used for analyses.
  (9) Improved set of species habitat suitability maps (~2,600 species; based on species observations
  filtered at 1x1-km) and related taxonomic diversity at 100-m resolution (aggregated to km +
  non-aggregated/predicted) for CLIM, SOIL and CLIM-SOIL models ---> not incorporated in the study.

climate

display_name: climate

ecological-indicator-values

display_name: ecological-indicator-values

functional-diversity

display_name: functional-diversity

grain-size

display_name: grain-size

phylogenetic-diversity

display_name: phylogenetic-diversity

soil

display_name: soil

taxonomic-diversity

display_name: taxonomic-diversity

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: Resolution in species distribution models shapes spatial patterns of plant multifaceted diversity


soil-respiration-exclosure-experiment

title_for_slug: soil-respiration-exclosure-experiment

en: soil-respiration subalpine grazing ungulates grassland

en: Soil respiration Switzerland

en:
ID: Fence number

Year	:Year of sampling

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

grassland

display_name: grassland

grazing

display_name: grazing

soil-respiration

display_name: soil-respiration

subalpine

display_name: subalpine

ungulates

display_name: ungulates

en: Soil respiration - exclosure experiment


wind-crust-formation-snowmicropen-data

title_for_slug: wind-crust-formation-snowmicropen-data

en: wind-packing snowmicropen snow wind-crust smp

en: SMP data

en: Links to the dataset

en: README

en: Describes the dataset in detail

en: Processing scripts

en: Contains the R-scripts used to process the SMPs

en:
This dataset contains the SnowMicroPen (SMP) data from 38 wind tunnel experiments on wind-packing / wind crust formation. These experiments were performed in the winters 2015/16 and 2016/17 and include more than 1000 SMP measurements.

The SMPs are organized per experiment. Each experiment subfolder contains the processed SMP profiles and some additional files.

Please refer to the README for more details on the data. The processing scripts are available for download as well. The scripts are mainly provided as documentation and would need to be adjusted to be used.

This dataset is the basis of the following publication:

Sommer C.G., Lehning M., & Fierz C. (2017). Wind tunnel experiments: Saltation is necessary for wind-packing. Journal of Glaciology, 63(242), 950-958. doi:10.1017/jog.2017.53

smp

display_name: smp

snow

display_name: snow

snowmicropen

display_name: snowmicropen

wind-crust

display_name: wind-crust

wind-packing

display_name: wind-packing

en: Wind crust formation: SnowMicroPen data


bryophytes-of-europe-traits-bet-dataset

title_for_slug: bryophytes-of-europe-traits-bet-dataset

en: indicator-values liverworts bioclimatic-variables red-list life-history-traits hornworts mosses iucn

en: PDF including the (trait) explanations.

en: Excel file including the BET dataset and (trait) explanations.

en: Text file including the BET dataset.

en: The Bryophytes of Europe Traits (BET) dataset includes values for 65 biological and ecological traits and 25 bioclimatic variables for all 1816 bryophytes included in the European Red List (Hodgetts et al. 2019). The traits are compiled from several regional trait datasets and manually complemented using Floras, species-specific literature and expert knowledge. The bioclimatic variables are calculated using the European range of each species. Details regarding the trait compilation and extraction of bioclimatic variables can be found in the corresponding data paper (Van Zuijlen et al. 2023).

bioclimatic-variables

display_name: bioclimatic-variables

hornworts

display_name: hornworts

indicator-values

display_name: indicator-values

iucn

display_name: iucn

life-history-traits

display_name: life-history-traits

liverworts

display_name: liverworts

mosses

display_name: mosses

red-list

display_name: red-list

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal


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

en: Field observations of snow instabilities

en: Read-me file

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

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

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

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

These data are the basis of the following publication: Schweizer, J., Mitterer, C., Reuter, B., and Techel, F.: Avalanche danger level characteristics from field observations of snow instability, Cryosphere, 15, 3293-3315, https://doi.org/10.5194/tc-15-3293-2021, 2021.

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

avalanche

display_name: avalanche

avalanche-danger

display_name: avalanche-danger

avalanche-forecasting

display_name: avalanche-forecasting

danger-level

display_name: danger-level

snow-instability

display_name: snow-instability

envidat

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


maintainer: Sofia Pagliarin

en: urban-atlas copernicus milan soil-sealing imperviousness barcelona

en: Shareable project in Esri ArcGIS format including the HRL IMD data in raster format for each of the territorial boundaries as specified in letter a)-h), see Dataset description

en: Information on data sources

en:
Dataset description

This dataset is a recalculation of the Copernicus 2015 high resolution layer (HRL) of imperviousness density data (IMD) at different spatial/territorial scales for the case studies of Barcelona and Milan. The selected spatial/territorial scales are the following:

 * a)	Barcelona city boundaries
 * b)	Barcelona metropolitan area, Àrea Metropolitana de Barcelona (AMB)
 * c)	Barcelona greater city (Urban Atlas)
 * d)	Barcelona functional urban area (Urban Atlas)
 * e)	Milan city boundaries
 * f)	Milan metropolitan area, Piano Intercomunale Milanese (PIM)
 * g)	Milan greater city (Urban Atlas)
 * h)	Milan functional urban area (Urban Atlas)

In each of the spatial/territorial scales listed above, the number of 20x20mt cells corresponding to each of the 101 values of imperviousness (0-100% soil sealing: 0% means fully non-sealed area; 100% means fully sealed area) is provided, as well as the converted measure into squared kilometres (km2).

 Dataset composition

The dataset is provided in .csv format and is composed of:

_IMD15_BCN_MI_Sources.csv_: Information on data sources

 _IMD15_BCN.csv_: This file refers to the 2015 high resolution layer of imperviousness density (IMD) for the selected territorial/spatial scales in Barcelona:
 * a)	Barcelona city boundaries (label: bcn_city)
 * b)	Barcelona metropolitan area, Àrea metropolitana de Barcelona (AMB) (label: bcn_amb)
 * c)	Barcelona greater city (Urban Atlas) (label: bcn_grc)
 * d)	Barcelona functional urban area (Urban Atlas) (label: bcn_fua)

 _IMD15_MI.csv_: This file refers to the 2015 high resolution layer of imperviousness density (IMD) for the selected territorial/spatial scales in Milan:
 * e)	Milan city boundaries (label: mi_city)
 * f)	Milan metropolitan area, Piano intercomunale milanese (PIM) (label: mi_pim)
 * g)	Milan greater city (Urban Atlas) (label: mi_grc)
 * h)	Milan functional urban area (Urban Atlas) (label: mi_fua)

_IMD15_BCN_MI.mpk_: the shareable project in Esri ArcGIS format including the HRL IMD data in raster format for each of the territorial boundaries as specified in letter a)-h).

Regarding the territorial scale as per letter f), the list of municipalities included in the Milan metropolitan area in 2016 was provided to me in 2016 from a person working at the PIM.

In the IMD15_BCN.csv and IMD15_MI.csv, the following columns are included:

 * Level: the territorial level as defined above (a)-d) for Barcelona and e)-h) for Milan);
 * Value: the 101 values of imperviousness density expressed as a percentage of soil sealing (0-100%: 0% means fully non-sealed area; 100% means fully sealed area);
 * Count: the number of 20x20mt cells corresponding to a certain percentage of soil sealing or imperviousness;
 * Km2: the conversion of the 20x20mt cells into squared kilometres (km2) to facilitate the use of the dataset.

 Further information on the Dataset

This dataset is the result of a combination between different databases of different types and that have been downloaded from different sources. Below, I describe the main steps in data management that resulted in the production of the dataset in an Esri ArcGIS (ArcMap, Version 10.7) project.

 1. The high resolution layer (HRL) of the imperviousness density data (IMD) for 2015 has been downloaded from the official website of Copernicus. At the time of producing the dataset (April/May 2021), the 2018 version of the IMD HRL database was not yet validated, so the 2015 version was chosen instead. The type of this dataset is raster.

 2. For both Barcelona and Milan, shapefiles of their administrative boundaries have been downloaded from official sources, i.e. the ISTAT (Italian National Statistical Institute) and the ICGC (Catalan Institute for Cartography and Geology). These files have been reprojected to match the IMD HRL projection, i.e. ETRS 1989 LAEA.

 3. Urban Atlas (UA) boundaries for the Greater Cities (GRC) and Functional Urban Areas (FUA) of Barcelona and Milan have been checked and reconstructed in Esri ArcGIS from the administrative boundaries files by using a Eurostat correspondence table. This is because at the time of the dataset creation (April/May 2021), the 2018 Urban Atlas shapefiles for these two cities were not fully updated or validated on the Copernicus Urban Atlas website. Therefore, I had to re-create the GRC and FUA boundaries by using the Eurostat correspondence table as an alternative (but still official) data source. The use of the Eurostat correspondence table with the codes and names of municipalities was also useful to detect discrepancies, basically stemming from changes in municipality names and codes and that created inconsistent spatial features. When detected, these discrepancies have been checked with the ISTAT and ICGC offices in charge of producing Urban Atlas data before the final GRC and FUA boundaries were defined.

Steps 2) and 3) were the most time consuming, because they required other tools to be used in Esri ArcGIS, like spatial joins and geoprocessing tools for shapefiles (in particular dissolve and area re-calculator in editing sessions) for each of the spatial/territorial scales as indicated in letters a)-h).

Once the databases for both Barcelona and Milan as described in points 2) and 3) were ready (uploaded in Esri ArcGIS, reprojected and their correctness checked), they have been ‘crossed’ (i.e. clipped) with the IMD HRL as described in point 1) and a specific raster for each territorial level has been calculated. The procedure in Esri ArcGIS was the following:

 * Clipping: Arctoolbox > Data management tools > Raster > Raster Processing > Clip. The ‘input’ file is the HRL IMD raster file as described in point 1) and the ‘output’ file is each of the spatial/territorial files. The option "Use Input Features for Clipping Geometry (optional)” was selected for each of the clipping.
 * Delete and create raster attribute table: Once the clipping has been done, the raster has to be recalculated first through Arctoolbox > Data management tools > Raster > Raster properties > Delete Raster Attribute Table and then through Arctoolbox > Data management tools > Raster > Raster properties > Build Raster Attribute Table; the "overwrite" option has been selected.

 Other tools used for the raster files in Esri ArcGIS have been the spatial analyst tools (in particular, Zonal > Zonal Statistics). As an additional check, the colour scheme of each of the newly created raster for each of the spatial/territorial attributes as per letters a)-h) above has been changed to check the consistency of its overlay with the original HRL IMD file. However, a perfect match between the shapefiles as per letters a)-h) and the raster files could not be achieved since the raster files are composed of 20x20mt cells.

The newly created attribute tables of each of the raster files have been exported and saved as .txt files. These .txt files have then been copied in the excel corresponding to the final published dataset.

barcelona

display_name: barcelona

copernicus

display_name: copernicus

imperviousness

display_name: imperviousness

milan

display_name: milan

soil-sealing

display_name: soil-sealing

urban-atlas

display_name: urban-atlas

en: Soil sealing Barcelona and Milan different territorial levels


maintainer: Elisabeth Hafner

en: reliability avalanche avalanche-size-estimation avalanche-mapping remote-sensing

en: AvalancheReliabilityData

en: The .zip contains all data used to conduct the reliability study as well as the results, a detailed description of the included files is contained in the included pdf. All geospatial data is provided in the Swiss Coordinate System: CH1903+ / LV95 (EPSG 2056). For any use of the data the proper citation provided is obligatory!

mimetype: application/x-zip-compressed

en:
This dataset contains the data used and collected to investigate the reliability of avalanche size estimates and avalanche outlines (see related publications). Namely this is

 Avalanche size estimates

* the 10 pictures depicting avalanches
* the survey results from the 170 participants

 Avalanche outlines mapped from oblique photographs
* the pictures of the six avalanches
* the avalanche outlines mapped by the 10 participants
* the reference mapped from the georeferenced photographs

 Avalanche outlines from remotely-sensed imagery
* the orthophotos in the four different resolutions (2m, 1m, 50cm, 25cm)
* the area of interest (AoI) delimiting the research area
* the avalanche mappings in each resolution for all five participants
* the shade masks used to separate illuminated and shaded areas

The acquisition of the orthophotos has been partially supported by the Swiss National Science Foundation (SNF; Grant N°200021_172800).

avalanche-mapping

display_name: avalanche-mapping

avalanche-size-estimation

display_name: avalanche-size-estimation

reliability

display_name: reliability

remote-sensing

display_name: remote-sensing

en: Data reliability study: avalanche size estimates and outlines