en: geodata time-series video-encoding sentinel-2 gridded-data raster research-data-management core

en: View publication in the Digital Object Repository at WSL (DORA)

en:
Shell script to extract data from the CORE format. You can 1) download and unzip the file, 2) make the script executable and 3) run it.
Disclaimer: only provided for peer review. Proper software will become available in time on https://github.com/EnviDat/?q=core (both Web/JS for Frontend and Python for Backend).

en:
Shell script to reproduce the CORE format. You can 1) download and unzip the file, 2) make the script executable and 3) run it.
Disclaimer: only provided for peer review. Proper software for working with CORE will become available in time on https://github.com/EnviDat/?q=core (both Web/JS for Frontend and Python for Backend).

en: CORE Dataset (80 GB)

en:
DISCLAIMER: CORE is still in development. Interested parties are warmly invited to join common development, to comment, discuss, find bugs, etc.

Acknowledgement: The CORE format was proudly inspired by the Cloud Optimized GeoTIFF ([COG](https://www.cogeo.org/)) format, by considering how to leverage the ability of clients issuing HTTP GET range requests for a time-series of remote sensing and aerial imagery (instead of just one image).

License: The Cloud Optimized Raster Encoding (CORE) specifications are released to the public domain under a Creative Commons 1.0 CC0 "No Rights Reserved" international license. You can reuse the information contained herein in any way you want, for any purposes and without restrictions.

-----------------------

Summary:
The Cloud Optimized Raster Encoding (CORE) format is being developed for the efficient storage and management of gridded data by applying video encoding algorithms. It is mainly designed for the exchange and preservation of large time series data in environmental data repositories, while in the same time enabling more efficient workflows on the cloud. It can be applied to any large number of similar (in pixel size and image dimensions) raster data layers. CORE is not designed to replace COG but to work together with COG for a collection of many layers (e.g. by offering a fast preview of layers when switching between layers of a time series).

WARNING: Currently only applicable to RGB/Byte imagery. The final CORE specifications may probably be very different from what is written herein or CORE may not ever become productive due to a myriad of reasons (see also 'Major issues to be solved').

With this early public sharing of the format we explicitly support the Open Science agenda, which implies "shifting from the standard practices of publishing research results in scientific publications towards sharing and using all available knowledge at an earlier stage in the research process" (quote from: European Commission, Directorate General for Research and Innovation, 2016. Open innovation, open science, open to the world).

CORE Specifications:

1) a MP4 or WebM video digital multimedia container format (or any future video container playable as HTML video in major browsers)

2) a free to use or open video compression codec such as H.264, VP9, or AV1 (or any future video codec that is open sourced or free to use for end users)

Note: H.264 is currently recommended because of the wide usage with support in all major browsers, fast encoding due to acceleration in hardware (which is currently not the case for AV1 or VP9) and the fact that MPEG LA has allowed the free use for streaming video that is free to the end users. However, please note that H.264 is restricted by patents and its use in proprietary or commercial software requires the payment of royalties to [MPEG LA](https://www.mpegla.com/programs/avc-h-264/). However, when AV1 matures and accelerated hardware encoding becomes available, AV1 is expected to offer 30% to 50% smaller file size in comparison with H.264, while retaining the [same quality](https://trac.ffmpeg.org/wiki/Encode/AV1).

3) the encoding frame rate should be of one frame per second (fps) with each layer segmented in internal tiles, similar to COG, ordered by the main use case when accessing the data: either layer contiguous or tile contiguous;

Note: The internal tile arrangement should support an easy navigation inside the CORE video format, depending on the use case.

4) a CORE file is optimised for streaming with the moov atom at the beginning of the file (e.g. with -movflags faststart) and optional additional optimisations depending on the codec used (e.g. -tune fastdecode -tune zerolatency for H.264)

5) metadata tags inside the moov atom for describing and using geographic image data (that are preferably compatible with the [OGC GeoTIFF standard](https://www.ogc.org/standards/geotiff) or any future standard accepted by the geospatial community) as well as list of original file names corresponding to each CORE layer

6) it needs to encode similar source rasters (such as time series of rasters with the same extent and resolution, or different tiles of the same product; each input raster should be having the same image and pixel size)

7) it provides a mechanism for addressing and requesting overviews (lower resolution data) for a fast display in web browser depending on the map scale (currently external overviews)

Major issues to be solved:

- Internal overviews (similar to COG), by chaining lower resolution videos in the same MP4 container for fast access to overviews first); Currently, overviews are kept as separate files, as external overviews.

- Metadata encoding (how to best encode spatial extent, layer names, and so on, for each of the layer inside the series, which may have a different geographical extent, etc...; Known issues: adding too many tags with FFmpeg which are not part of the standard MP4 moov atom; metadata tags have a limited string length.

- Applicability beyond RGB/Byte datasets; defining a standard way of converting cell values from Int16/UInt16/UInt32/Int32/Float32/Float64/ data types into multi-band Byte values (and reconstructing them back to the original data type within acceptable thresholds)

Example

Notice: The provided CORE (.mp4) examples contain modified Copernicus Sentinel data [2018-2021].

For generating the CORE examples provided, 50 original Sentinel 2 (S-2) TCI data images from an area located inside Switzerland were downloaded from www.copernicus.eu, and then transformed into CORE format using ffmpeg with H.264 encoding using the [x264 library](https://www.videolan.org/developers/x264.html).

For full reproducibility, we provide the original data set and results, as well scripts for data encoding and extraction (see resources).

core

display_name: core

geodata

display_name: geodata

gridded-data

display_name: gridded-data

raster

display_name: raster

research-data-management

display_name: research-data-management

time-series

display_name: time-series

video-encoding

display_name: video-encoding


maintainer: EnviDat Support

en: griesgletscher dem findelengletscher alps glacier sankt-annafirn gletscher orthophoto dsm drone orthoimage uav

state: active

type: dataset

media_type: application/zip

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Griesgletscher on the 15th of August 2015.

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: This folder contains all UAV flights paths that we created for the Sankt Annafirn, the Findelengletscher and Griesgletscher. They have been created with the software eMotion2, that was developped for the eBee platform from Sensefly.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Sankt Annafirn on the 15th of April 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 21th of July 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 15th of September 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Sankt Annafirn on the 15th of July 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Griesgletscher on the 13th of September 2016.

media_type: application/pdf

en: This .pdf contains an orthoimage for each dataset as well as a Table which displays the number of flights made, image acquired, number of GCP set and the total area covered.

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Bulk Data Access

en: Link to the S3 bucket where all the data resources can be downloaded in bulk

format: SERVICE

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 19th of April 2016.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Griesgletscher on the 26th of September 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 22th of September 2016.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 2nd of July 2016.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Griesgletscher on the 3rd of August 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Sankt Annafirn on the 28th of September 2015.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 30th of August 2016.

en:
This .zip folder contains:

 - An orthoimage (oi) of 0.1m resolution

- A Digital Surface Model (dsm) of 0.1m resolution

- The Agisoft Photoscan automatic processing report

for the UAV field campaign conducted on the Findelengletscher on the 09th of April 2015.

en:
 UAV-derived DSMs and orthoimages

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) surveys were conducted between 2015 and 2016 on the Sankt Annafirn, Findelen- and Griesgletscher, situated in the Swiss Alps. Three surveys at the Sankt Annafirn allowed for a full glacier coverage, four surveys at Griesgletscher allowed an almost full glacier coverage and seven surveys at Findelengletscher allowed for a partial coverage of the glacier tongue (see individual datasets for exact extent). For each survey, a high resolution orthoimage and a Digital Surface Model (DSM) was created.

 UAV surveys:

Prior flight, Ground Control Points (GCPs) were deployed on the glacier surface and measured with a differential GPS (Trimble R7 or Leica GPS 1200). They allowed precise georeferencing of the UAV-derived datasets. UAV flight plans were planned with the software *eMotion 2* and a SenseFly eBee was used as surveying platform. The images were then processed with the software Agisoft Photoscan Pro 1.1.6 .

The location and dates of each survey can be found in the table together with the number of flights performed (Nflights), the number of acquired images (Nimages), the number of GCPs set (NGCPs) and the surveyed area.

A folder for each dataset is available (see folder name in table), which contains:

- An orthoimage *glacier_date_photoscan_oi_CH1903+_LV95_0.1m.tif*

- A Digital Surface Model *glacier_date_photoscan_dsm_CH1903+_LV95_0.1m.tif*

- The Agisoft Photoscan automatic processing report  *glacier_date_photoscan_report.pdf*

where:

- *glacier* is the name of the surveyed glacier

- *date* is the date of the UAV image acquisition

- *photoscan* is the name of the photogrammetric software

- *oi* or *dsm* the type of dataset

- *CH1903+_LV95* is the coordinate system and datum of the dataset

- *0.1m* is the resolution of the dataset in meter

- *.tif* is the extention of the dataset

Details about the UAV surveys, the image processing and the accuracy of the UAV-derived products can be found in this publication below.

Paper Citation:
 > _Gindraux et al. 2017. Accuracy Assessment of Digital Surface Models from Unmanned Aerial Vehicles’Imagery on Glaciers, Remote Sensing, 9, 186, 1-15, [doi: 10.3390/rs9020186](https://doi.org/10.3390/rs9020186)._

The folder UAV_flight_paths.zip contains all UAV flights performed on the Sankt Annafirn, Findelengletscher and Griesgletscher. The flights were planned with the software eMotion2 and have the .afp extention.

alps

display_name: alps

dem

display_name: dem

drone

display_name: drone

dsm

display_name: dsm

findelengletscher

display_name: findelengletscher

glacier

display_name: glacier

gletscher

display_name: gletscher

griesgletscher

display_name: griesgletscher

orthoimage

display_name: orthoimage

orthophoto

display_name: orthophoto

sankt-annafirn

display_name: sankt-annafirn

uav

display_name: uav

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

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.

en: UAV-derived Digital Surface Models and orthoimages for three alpine glaciers


maintainer: Daniela Brito Melo

en: snow-cohesion mixed-grain-transport large-eddy-simulations drifting-snow saltation

en: Data in Figures

en: Simulation results presented in Figures 1 to 11 of the research article "Modeling snow saltattion: the effect of grain size and interparticle cohesion" in csv format.

en: LES-LSM code

en: Source code used to perform the analysis presented at the research article "Modeling snow saltation: the effect of grain size and interparticle cohesion". The source code is also available at the WSL/SLF GitLab Repository (https://gitlabext.wsl.ch/atmospheric-models/les-lsm).

en:
This dataset includes the parallel application and the main results supporting the research article "Modeling snow saltation: the effect of grain size and interparticle cohesion" published at the Journal of Geophysical Research: Atmospheres.
The code is a flow solver based on the Large Eddy Simulation (LES) technique coupled with a Lagrangian Stochastic Model (LSM). The interaction of snow particles with the bed is modeled with statistical and physically-based models for aerodynamic entrainment, rebound and splash, following the works of Groot Zwaaftink et al. (2014), Comola and Lehning (2017) and Sharma et al. (2018). This algorithm was also used by Sigmund et al. (2021) to model snow sublimation.

drifting-snow

display_name: drifting-snow

large-eddy-simulations

display_name: large-eddy-simulations

mixed-grain-transport

display_name: mixed-grain-transport

saltation

display_name: saltation

snow-cohesion

display_name: snow-cohesion

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

political_level: other

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester


maintainer: Giulia Mazzotti

en: snow-energy-balance forest-structure snow-modelling forest-snow snow-distribution

en: Grid point nomenclature

en: The grid structure of each forest site and the respective nomenclature applied to label individual points within each grid are outlined here.  Each point marks the location of snow depth measurements and co-located canopy structure parameters.

format: XLS

en: Canopy data

en: Includes all canopy structure metrics computed at all surveyed locations

en: Snow depth data forest sites

en: Contains all snow depth data acquired at all forest sites during winters 2012/13, 2013714 and 2014/15.

en: Coordinates data

en: Includes coordinate information of each surveyed point (7 x 276 = 1932 forest points, 2 open areas)

en: Snow depth data open sites

en: Contains all snow detph data accquired at open sites nearby the forest stands during the same period.

en: Meteo data to drive FSM2 model

en: Includes meteorological driving data used to run the forest snow model FSM2, processed and parsed in text files that match the format required by FSM2. Separate files are available for each field area (Laret, Drusatscha and Ischlag) and season (2012/13, 2013/14, 2014/15). Each file includes data for the period from October 1st to May 31st at hourly resolution.

en:
This dataset contains all snow, canopy and meteorological data presented and used in the publication: Mazzotti, G., Essery, R., Moeser, D. & Jonas T. (2020) 'Resolving spatial variability of forest snow using an energy-balance model with a 1-layer canopy'. Water Resources Research, https://doi.org/10.1029/2019WR026129.
This publication must be cited when using this dataset.

forest-snow

display_name: forest-snow

forest-structure

display_name: forest-structure

snow-distribution

display_name: snow-distribution

snow-energy-balance

display_name: snow-energy-balance

snow-modelling

display_name: snow-modelling

en: Snow depth, canopy structure and meterorological datasets from the Davos area, Switzerland, Winters 2012/13-2014/15, used for high-resolution forest snow modelling


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

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

de: verbot verkehrsvorschriften see umweltbelastung-durch-verkehr

en: prohibition traffic-regulation lake environmental-impact-of-transport

it: divieto regolamentazione-del-traffico lago impatto-ambientale-dei-trasporti

label: geocat.ch permalink

fr: Accès aux données (fr) : téléchargement et services web (Géoportail cantonal)

fr: Datenzugriff (de): Download und Webservices (Kantonales Geoportal)

fr: Zones interdites au kitesurfing

format: WMS

fr: Map (Preview) Visualisation des données

de: Map (Preview) Visualisierung der Daten

en: Map (Preview) Visualization of the data

it: Map (Preview) Visualizzazione dei dati

fr: Visualisation des données

de: Visualisierung der Daten

en: Visualization of the data

it: Visualizzazione dei dati

fr: Cette couche représente les zones dans lesquelles la navigation au moyen de planches à voile tirées par des cerfs-volants (kitesurfing) est interdite selon l’ « arrêté limitant et interdisant la navigation sur certains lacs » (RSF 785.21).

de: Diese Ebene zeigt die Zonen in denen das Fahren mit Drachensegelbrettern (Kitesurfen) verboten ist, gemäss «Beschluss betreffend Beschränkung bzw. Verbot der Schifffahrt auf gewissen Seen» (RSF 785.21).

spatial: Canton de Fribourg (FR)

fr: Geoinformation Canton Fribourg

de: Geoinformation Kanton Freiburg

en: Geoinformation Canton Fribourg

it: Geoinformazione Canton Friburgo

fr: Les géodonnées publiques du Canton Fribourg sont gérées par le Centre de compétence SIT du Service de la géoinformation SGéo et mises à disposition sous forme de services web et de téléchargement via le géoportail cantonal.

en: The public geodata of the Canton of Fribourg are managed by the GIS Competence Center of the Geoinformation Office GeoA and made available as web services and for download via the cantonal geoportal.

de: Die öffentlichen Geodaten des Kantons Freiburg werden durch das GIS-Kompetenzzentrum des Amtes für Geoinformation GeoA verwaltet und über das kantonale Geoportal als Webservices und zum Download bereitgestellt.

it: I geodati pubblici del Cantone di Friburgo sono gestiti dal Centro di Competenza GIS dell'Ufficio di Geoinformazione GeoA e resi disponibili come servizi web e per il download attraverso il geoportale cantonale.

political_level: canton

value: Fribourg-Kt - Geocat Harvester

fr: Zones interdites au kitesurfing sur les lacs du canton de Fribourg


de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1891

media_type: text/html

format: HTML

mimetype: text/html

fr: Annuaire statistique de la Suisse 1891

basas-statisticas-e-survistas

display_name: basas-statisticas-e-survistas

bases-statistiques-et-generalites

display_name: bases-statistiques-et-generalites

grundlagen-und-ubersichten

display_name: grundlagen-und-ubersichten

statistical-basis-and-overviews

display_name: statistical-basis-and-overviews

spatial: Schweiz

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

bundesamt-fur-statistik-bfs

fr: Office fédéral de la statistique OFS

de: Bundesamt für Statistik BFS

en: Federal Statistical Office FSO

it: Ufficio federale di statistica UST

fr: L'OFS est le centre de compétence de la statistique publique suisse. Il produit des informations statistiques sur la population, l'économie, la société, la formation et la recherche, le territoire et l'environnement. Ces informations servent à la formation de l’opinion publique. Elles sont un outil de planification et de gouvernance dans tous les domaines de l’action politique et contribuent au bon fonctionnement de notre État moderne et démocratique.

de: Das BFS ist das nationale Kompetenzzentrum der öffentlichen Statistik der Schweiz. Es produziert und publiziert statistische Informationen über den Stand und die Entwicklung von Bevölkerung, Wirtschaft, Gesellschaft, Bildung, Forschung, Raum und Umwelt. Diese Informationen dienen der Meinungsbildung in der Bevölkerung sowie der Planung und Steuerung von zentralen Politikbereichen. Sie leisten einen wichtigen Beitrag für einen modernen, demokratischen Staat.

en: The FSO is Switzerland's national competence centre for official statistics. It produces and publishes statistical information on the status and development of the population, economy, society, education, research, territory and the environment. This information is used for opinion building among the population and for the planning and management of key policy areas. They make an important contribution to a modern, democratic state.

it: L’UST è il centro di competenza nazionale per la statistica pubblica della Svizzera. Produce e pubblica informazioni statistiche sullo stato e sull'evoluzione della popolazione, dell'economia, della società, della formazione, della ricerca, del territorio e dell'ambiente. Queste informazioni servono alla formazione dell'opinione pubblica nonché alla pianificazione e alla gestione in ambiti politici di centrale importanza. Forniscono un importante contributo per uno Stato moderno e democratico.

political_level: confederation

value: BFS – DCAT Harvester


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1926

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1926


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1930

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1930


de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1925

fr: Annuaire statistique de la Suisse 1925


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1917

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1917


restoring-grassland-multifunctionality

title_for_slug: restoring-grassland-multifunctionality

en: fungi mineralization soil-biodiversity biodiversity ecosystem-multifunctionality grassland restoration bacteria nematodes plants

en: Please note that C.sto and Corg have been corrected.

en: Please note that EMF, MF.below, MF.abio and Soil.hetero have been corrected.

en: Functional diversity above_belowground fauna

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

Resch, M. C., Schütz, M., Buchmann, N., Frey, B., Graf, U., van der Putten, W. H., Zimmermann, S., Risch, A. C. 2021. Evaluating long-term success in grassland restoration – an ecosystem multifunctionality approach. Ecological Applications 31, e02271.

 Study area

The study was conducted in the Canton of Zurich, Switzerland, in and around two nature reserves Eigental and Altläufe der Glatt (47°27’ to 47°29’ N, 8°37’ to 8°32’ E, 417 to 572 m a.s.l.). All studied grasslands were located with a radius of approximately 4 km. Average monthly temperatures range from 0.7 ± 2.0 °C (January) to 19.0 ± 1.5 °C (July), and monthly precipitation range from 60 ± 42 mm (January) to 118 ± 46 mm (July [maxima]; 1989-2017; MeteoSchweiz 2018). In our study, we focused on semi-dry and semi-wet oligo- to mesotrophic grasslands characterized by high plant species richness and groundwater fluctuations throughout the year (Delarze et al. 2015, see also Resch et al. 2019).

 Experimental design and sampling

A large-scale restoration experiment to expand and reconnect isolated remnants of species-rich grasslands was initiated in the nature reserve Eigental in 1990. Twenty hectares of adjacent intensive grasslands were chosen for restoration. In 1995, three restoration methods of increasing intervention intensities were implemented. The goal of all three methods was to lower the availability of soil nutrients and hence, facilitate ecosystem development towards the targeted nutrient-poor grasslands. These methods were: Harvest only (hay harvest twice a year), Topsoil (removal of the nutrient-rich topsoil), and Topsoil+Propagules (topsoil removal combined with the application of hay from target vegetation). Plant biomass harvest (once a year in late summer/early autumn) commenced in Topsoil and Topsoil+Propagules five years after the soils were removed and is still ongoing today. We measured restoration success by comparing the three restoration methods with intensively managed (Initial) and semi-natural grasslands (Target) 22 years after restoration. Initial grassland sites share the same agricultural history as the restored sites: mowing and subsequent fertilizing (manure) up to five times a year, as well as different tillage regimes (Resch et al. 2019). Target sites were the sites from which hay for seeding the Topsoil+Propagules sites was collected. Soil conditions (i.e., soil types, soil texture) were comparable to those found in the restored grasslands (Resch et al. 2019). Additionally, Target sites were selected to represent a variety of semi-natural grasslands, including semi-dry to semi-wet conditions. In Target grasslands, biomass is harvested once a year in late summer or early autumn. Eleven 5 m x 5 m (25 m2) plots were randomly established in each of the five treatments (in total 55 plots; for a detailed map see Neff et al. 2020). An additional 2 m x 2 m (4 m2) subplot was randomly established at least 2 m away from each 25 m2 plot for destructive sampling. Data sampling took place between June and September 2017.

Vegetation properties

All plant species were identified within the 25 m2 plots (nomenclature: Lauber and Wagner 1996) in mid-June 2017 (in total 250 species). Vegetation structure and plant biomass were assessed diagonally on a transect of 2 m x 10 cm within the 25 m2 plot in early July 2017. We measured the maximum and mean height of the vegetation at the start, middle and end of the transect and calculated the standard deviation of these measures to describe vegetation structural heterogeneity (Schuldt et al. 2019). Thereafter, biomass was clipped on the entire transect to 1 cm height, sorted into five functional groups (graminoids, forbs, legumes, litter, and woody species), dried at 60 °C for 48 h, and weighed (Meyer et al. 2015).

 Aboveground arthropods

Aboveground arthropods were sampled at two locations in each 25 m2 plot in early July 2017 (see also Neff et al. 2020). Briefly, two cylindrical baskets (50 cm diameter, 67 cm height; woven fabric) were thrown simultaneously from outside the plot into two opposite corners. A closable mosquito mesh sleeve was mounted to the top of the baskets and an integrated metal ring at the bottom was fixed to the ground with metal stakes to assure that insects could not escape. A suction sampler (Vortis, Burkhard Manufacturing Co. Ltd., Hertfordshire, England) was then inserted into one of the baskets through the opening of the sleeve and the plot was “vacuumed" twice for 105 seconds with a 30 seconds break. The collected animals were immediately transferred into 70% ethanol. Arthropods were sorted and assigned to 23 taxonomic groups. Holometabolic larvae were lumped into one category while hemimetabolic larvae were grouped separately from adults in the respective taxonomic rank. We used mean values of individuals per plot for total abundance. Aboveground arthropod richness was defined by the number of different taxa to lowest taxonomic level (in total 23 taxa). All taxa were assigned to one of five trophic levels: 1) primary producers, 2) primary consumers, 3) secondary consumers, 4) tertiary consumers, and 5) quaternary consumers.

 Belowground fauna

Sampling of all belowground fauna took place in mid-July 2017. Earthworms were sampled in two 30 cm x 30 cm x 20 cm soil monoliths at two opposite corners of the 25 m2 plot (opposite to aboveground arthropod sampling). The excavated soil monolith was broken by hand, all earthworms collected and immediately transferred in a 4% formaldehyde solution. Thereafter, earthworm individuals were identified to species level (in total 10 taxa; Christian and Zicsi 1999) and species assigned to three functional groups (Bouché 1977).
To assess soil arthropod communities, we randomly collected one undisturbed soil core (5 cm diameter, 12 cm depth) in each 4 m2 subplot with a slide hammer corer lined with a plastic sleeve (AMS Samplers, American Falls, Idaho, USA). Soil arthropods were extracted using Berlese-Tullgren funnels (3 mm mesh), starting the day of sampling and lasting 14 days. Individuals were stored in 70% ethanol. Soil arthropods were assigned to 41 taxonomic groups and 4 feeding types. Holometabolic and hemimetabolic larvae were treated as previously described for aboveground arthropods. Belowground arthropod richness refers to the 41 taxonomic groups.

For soil nematode sampling, we randomly collected eight soil cores of 2.2 cm diameter (Giddings Machine Company, Windsor, CO, USA) within each 4 m2 subplot to a depth of 12 cm. The eight cores were combined, gently homogenized, placed in coolers, kept at 4 °C and transported to the laboratory at NIOO in Wageningen (NL) within one week after collection. Free-living nematodes were extracted from 200 g of fresh soil using Oostenbrink elutriator (Oostenbrink 1960) and prepared for morphological identification and quantification as described by Resch et al. (2019). Nematodes were identified to family level (39 taxa) according to Bongers (1988), assigned to 17 functional groups, 5 feeding types and 5 colonizer-persister (C-P) classes (Yeates et al. 1993, Bongers 1990, Resch et al. 2019).

We randomly collected two more soil cores (2.2 cm diameter x 12 cm depth) within each 4 m2 subplot to determine soil microbial communities. Again, the soil cores were combined, homogenized, placed in coolers and transported to the laboratory at WSL in Birmensdorf (Switzerland) where the metagenomic DNA was extracted from 8 g sieved soil (2 mm) using the DNeasy PowerMax Soil Kit (Quiagen, Hilden, NRW, GER) according to the manufacturer`s instructions. PCR amplification of the V3-V4 region of the prokaryotic small-subunit (16S) and the ribosomal internal transcribed spacer region (ITS2) of eukaryotes was performed with 1 ng of template DNA utilizing PCR primers and conditions as previously described (Frey et al., 2016). PCRs were run in triplicates and pooled. The pooled amplicons were sent to the Genome Quebec Innovation Centre (Montreal, QC, Canada) for barcoding using the Fluidigm Access Array technology (Fluidigm) and paired-end sequencing on the Illumina MiSeq v3 platform (Illumina Inc., San Diego, CA, USA). Quality filtering, clustering into operational taxonomic units (OTUs) and taxonomic assignment were performed as described by Frey et al. (2016) and Adamczyk et al. (2019). We used a customised pipeline largely based on UPARSE (Edgar 2013) implemented in USEARCH v. 9.2 (Edgar 2010). After discarding singletons of dereplicated sequences, clustering into OTUs with 97% sequence similarity was performed (Edgar 2013). Quality-filtered reads were mapped on the filtered set of centroid sequences. Taxonomic classification of prokaryotic and fungal sequences was conducted querying against most recent versions of SILVA (v.132, Quast et al. 2013) and UNITE (v.8, Nilsson et al. 2018). Only taxonomic assignments with confidence rankings equal or higher than 0.8 were accepted (assignments below 0.8 set to unclassified). Prokaryotic OTUs assigned to mitochondria or chloroplasts as well as eukaryotic OTUs assigned other than fungi were removed prior to data analysis. In addition, prokaryotic and fungal datasets were filtered to discard singletons and doubletons. Thereafter, OTU abundance matrices were rarefied to the lowest number of sequences per community, to normalize the total number of reads and achieve parity between samples (Prokaryota: 29,843 reads; Fungi: 26,690 reads). Finally, prokaryotic and fungal observed richness (number of OTUs) were estimated (Prokaryota: 14,010 OTUs; Fungi: 5,813 OTUs). For prokaryotes, we distinguished five and for fungi six functional types based on lowest taxonomic resolution (Nguyen et al. 2016, Tedersoo et al. 2014). Belowground taxon richness was defined by the total number of earthworm, arthropod, nematode, fungi, and prokaryote taxa assigned to lowest taxonomic level. Finally, all belowground taxa were assigned to the same five trophic levels as the aboveground arthropods.

 Soil chemical and physical properties, soil nitrogen mineralization

We randomly collected three 5 cm diameter x 12 cm depth soil samples in each 4 m2 subplot with a slide hammer corer (AMS Samplers, American Falls, Idaho, USA), pooled them and then made two subsamples. One was field-fresh and stored at 3 °C until analysis, the other was dried for 48 h at 60 °C and passed through a 4 mm mesh. From the dried sample, we measured soil pH potentiometrically in 0.01 M CaCl2 (soil:solution ratio=1:2; 30 minutes equilibration time). Total and organic carbon content were measured on fine-ground samples (≤ 0.5 mm) by dry combustion using a CN analyzer NC 2500 (CE Instruments, Wigan, United Kingdom). Inorganic carbon of samples with a pH > 6.5 was removed with acid vapor prior to analysis of organic carbon (Walthert et al. 2010). We calculated total soil carbon (C) storage after correcting its content for soil depth, stone content and density of fine earth (see below). Exchangeable cations were determined on another 5 g dry soil sample with 50 mL unbuffered 1 M NH4Cl solution (soil:solution ratio=1:10, end-over-end shaker for 1.5 hours) and measured by an ICP-OES (Optima 7300 DV, Perkin-Elmer, Waltham, Massachusetts, USA). Thereafter, cation exchange capacity (CEC) was calculated as the sum of exchangeable cations and protons (and expressed as mmolc per 1 kg soil) and used to describe nutrient retention capacity in our plots. Concentrations of exchangeable protons were calculated as the difference between total and Al-induced exchangeable acidity as determined by the KCl-method (Thomas 1982).

Ammonium (NH4+) and nitrate (NO3−) were extracted from a 20 g fresh subsample with 80 mL 1M KCl for 1.5 hours on an end-over-end shaker and filtered through ashless folded filter paper (DF 5895 150, ALBET LabScience, Hahnemühle FineArt GmbH, Dassel, Germany). NH4+ concentrations were determined colorimetrically by automated flow injection analysis (FIAS 300, Perkin-Elmer, Waltham, Massachusetts, USA). NO3− concentrations were measured colorimetrically according to Norman and Stucki (1981). Potential soil net nitrogen (N) mineralization was assessed during an 8-week incubation period under controlled moisture (60% of field capacity), temperature (20 °C) and light conditions (dark) in the laboratory. We weighed duplicate samples of fresh soil equivalent to 8 g dry soil (24 h at 104 °C) into 50 mL Falcon tubes. Soil samples were extracted for NH4+ and NO3− at the beginning and after eight weeks as described above. Soil net N mineralization was calculated as the difference between the inorganic nitrogen (NH4+ and NO3−) before and after the incubation (Hart et al. 1994), corrected for the total incubation time and represented per day values expressed as mg N kg-1 soil d-1.

To assess soil physical properties, we randomly collected one undisturbed soil core per 4 m2 subplot (5 cm diameter, 12 cm depth) in a steel cylinder that fit into the slide hammer (AMS Samplers, American Falls, Idaho, USA). The cylinder was capped in the field to avoid disturbance. We then measured field capacity in the laboratory. For this purpose, the cylinder and soil therein were saturated in a water bath and drained on a sand/silt-bed with a suction corresponding to 60 cm hydrostatic head. The moist soil was dried at 105 °C to constant weight. Field capacity was calculated by dividing the mass of water by the total mass of wet soil contained at 60 cm hydrostatic head and used to describe water holding capacity. Thereafter, samples were passed through a 4 mm mesh. Fine-earth and skeleton fractions were weighed separately to assess bulk soil density (fine-earth plus skeleton), density of fine earth, and proportion of skeleton. Particle density was determined with the pycnometer method (Blake and Hartge 1986), and total porosity and proportion of fine pores were calculated (Danielson and Sutherland 1986). Clay, silt, and sand contents were quantified with the sediment method (Gee and Bauder 1986).

Surface and soil temperature (12 cm depth, water-resistant digital pocket thermometer; IP65, H-B Instrument, Trappe, Pennsylvania, USA) as well as volumetric soil moisture content (12 cm depth, time domain reflectometry; Field-Scout TDR 300, Spectrum Technologies, Aurora, Illinois, USA) were measured at five random locations within the 4 m2 subplots every month from June to September. We calculated the standard deviation of each temperature and moisture measure over four months to describe seasonal variations. Slope inclination was determined at plot-level via GPS measurements (GPS 1200, Leica Geosystem, Heerbrugg, Switzerland) and categorized into slope gradient classes according to FAO standards (1990). Thickness of the topsoil horizon (equivalent to Ah or Aa horizon) was determined at one soil monolith (30 x 30 x 30 cm3) per 4 m2 subplot in cm and rounded to next integer.

 References

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de: Bundesamt für Statistik BFS

fr: L'OFS est le centre de compétence de la statistique publique suisse. Il produit des informations statistiques sur la population, l'économie, la société, la formation et la recherche, le territoire et l'environnement. Ces informations servent à la formation de l’opinion publique. Elles sont un outil de planification et de gouvernance dans tous les domaines de l’action politique et contribuent au bon fonctionnement de notre État moderne et démocratique.

de: Das BFS ist das nationale Kompetenzzentrum der öffentlichen Statistik der Schweiz. Es produziert und publiziert statistische Informationen über den Stand und die Entwicklung von Bevölkerung, Wirtschaft, Gesellschaft, Bildung, Forschung, Raum und Umwelt. Diese Informationen dienen der Meinungsbildung in der Bevölkerung sowie der Planung und Steuerung von zentralen Politikbereichen. Sie leisten einen wichtigen Beitrag für einen modernen, demokratischen Staat.


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en: The FSO is Switzerland's national competence centre for official statistics. It produces and publishes statistical information on the status and development of the population, economy, society, education, research, territory and the environment. This information is used for opinion building among the population and for the planning and management of key policy areas. They make an important contribution to a modern, democratic state.


de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1983

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de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1956

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fr: Annuaire statistique de la Suisse 1962

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1962


de: Strafurteilsstatistik 2017-2019: Anwendungsrate der obligatorischen Landesverweisung

fr: Statistique des condamnations pénales 2017-2019: taux d'application de l'expulsion obligatoire

crime-and-criminal-justice

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just

fr: Justice, système juridique et sécurité publique

de: Justiz, Rechtssystem und öffentliche Sicherheit

en: Justice, legal system and public safety

it: Giustizia, sistema giuridico e sicurezza pubblica


de: Auswirkungen der Covid-19 Pandemie auf die Erwerbssituation der Hochschulabsolventinnen und -absolventen des Jahres 2016

fr: L'impact de la pandémie du COVID-19 sur la situation professionnelle des personnes diplômées des hautes écoles en 2016

bildung-und-wissenschaft

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fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

it: Istruzione, cultura e sport


fr: Exploitations et animaux de rente selon la zone

de: Betriebe und Nutztierbestände nach Zone

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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

bundesamt-fur-statistik-bfs

fr: Office fédéral de la statistique OFS

de: Bundesamt für Statistik BFS

it: Ufficio federale di statistica UST

fr: L'OFS est le centre de compétence de la statistique publique suisse. Il produit des informations statistiques sur la population, l'économie, la société, la formation et la recherche, le territoire et l'environnement. Ces informations servent à la formation de l’opinion publique. Elles sont un outil de planification et de gouvernance dans tous les domaines de l’action politique et contribuent au bon fonctionnement de notre État moderne et démocratique.

de: Das BFS ist das nationale Kompetenzzentrum der öffentlichen Statistik der Schweiz. Es produziert und publiziert statistische Informationen über den Stand und die Entwicklung von Bevölkerung, Wirtschaft, Gesellschaft, Bildung, Forschung, Raum und Umwelt. Diese Informationen dienen der Meinungsbildung in der Bevölkerung sowie der Planung und Steuerung von zentralen Politikbereichen. Sie leisten einen wichtigen Beitrag für einen modernen, demokratischen Staat.


fr: Degré tertiaire, hautes écoles spécialisées: titres délivrés selon le canton de domicile avant le début des études

de: Tertiärstufe, Fachhochschulen: Bildungsabschlüsse nach Wohnkanton vor Studienbeginn

it: L’UST è il centro di competenza nazionale per la statistica pubblica della Svizzera. Produce e pubblica informazioni statistiche sullo stato e sull'evoluzione della popolazione, dell'economia, della società, della formazione, della ricerca, del territorio e dell'ambiente. Queste informazioni servono alla formazione dell'opinione pubblica nonché alla pianificazione e alla gestione in ambiti politici di centrale importanza. Forniscono un importante contributo per uno Stato moderno e democratico.


fr: Voyages de la population résidante suisse en 2021

de: Reisen der Schweizer Wohnbevölkerung 2021

tourism

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tourisme

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tourismus

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turismo

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turissem

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econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze


de: Unfälle der Eisenbahnen und verunfallte Personen

fr: Accidents des chemins de fer et victimes

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fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti


fr: Statistique de l'aviation civile suisse 2022 - 5. Passagers

de: Schweizerische Zivilluftfahrtstatistik 2022 - 5. Passagiere


de: Neu erstellte Gebäude mit Wohnnutzung, neu erstellte Wohnungen nach Kategorie und Typ der Gebäude sowie nach Art und Kategorie der Auftraggeber

fr: Nouveaux bâtiments à usage d'habitation et nouveaux logements terminés, par catégorie et type de bâtiment, selon le genre et la catégorie de maîtres d'ouvrage

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fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società


de: Vorleistungen und Abschreibungen der Forstwirtschaft. Zu laufenden Preisen

fr: Consommation intermédiaire et consommation de capital fixe de la sylviculture. Aux prix courants

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de: Scheidungen, Trennungen und Ungültigerklärungen, 1960-2022

fr: Divorces, séparations de corps et déclarations de nullité, de 1960 à 2022

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popolazione

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population

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de: Straf- und Massnahmenvollzug: mittlerer Insassenbestand nach Hauptentscheid

fr: Exécution des peines et des mesures: effectif moyen selon la décision principale

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kriminalitat-und-strafrecht

display_name: kriminalitat-und-strafrecht

just

fr: Justice, système juridique et sécurité publique

de: Justiz, Rechtssystem und öffentliche Sicherheit


fr: Exécution des mesures: incarcérations selon le genre de mesure

de: Massnahmenvollzug: Einweisungen nach Art der Massnahme


it: Appartenenza religiosa secondo il Cantone

de: Religionszugehörigkeit nach Kantonen

fr: Appartenance religieuse selon les cantons

spatial: Sonstige Raumgliederungen


fr: Dynamique de la pauvreté: Indicateurs de la pauvreté au cours d'une période de quatre ans, selon le nombre d'années

de: Dynamik der Armut: Armutsindikatoren im Zeitraum von vier Jahren, nach Anzahl Jahren


it: Affitto medio per m2 secondo il numero di stanze e il tipo di Comune

de: Durchschnittlicher Mietpreis pro m2 nach Zimmerzahl und Gemeindetypen

fr: Loyer moyen par m2 selon le nombre de pièces et le type de communes

bau--und-wohnungswesen

display_name: bau--und-wohnungswesen

construction-and-housing

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bundesamt-fur-statistik-bfs

fr: Office fédéral de la statistique OFS

de: Bundesamt für Statistik BFS


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fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

it: Regioni e città

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

de: abfall altlasten betriebe boden eigentumsbeschrankungoreb risiken umweltbeobachtung umweltschutz wirtschaftliche-aktivitaten

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Altlasten sind belastete Standorte, die wegen der Auswirkungen auf die Umwelt saniert werden müssen.

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.

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Kataster der belasteten Standorte (KbS)


fr: Élections des parlements cantonaux: force des partis et participation

de: Kantonale Parlamentswahlen: Stärke der Parteien und Wahlbeteiligung

politica

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politics

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politik

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politique

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spatial: Kantone

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

it: Governo e settore pubblico

bundesamt-fur-statistik-bfs

fr: L'OFS est le centre de compétence de la statistique publique suisse. Il produit des informations statistiques sur la population, l'économie, la société, la formation et la recherche, le territoire et l'environnement. Ces informations servent à la formation de l’opinion publique. Elles sont un outil de planification et de gouvernance dans tous les domaines de l’action politique et contribuent au bon fonctionnement de notre État moderne et démocratique.

de: Das BFS ist das nationale Kompetenzzentrum der öffentlichen Statistik der Schweiz. Es produziert und publiziert statistische Informationen über den Stand und die Entwicklung von Bevölkerung, Wirtschaft, Gesellschaft, Bildung, Forschung, Raum und Umwelt. Diese Informationen dienen der Meinungsbildung in der Bevölkerung sowie der Planung und Steuerung von zentralen Politikbereichen. Sie leisten einen wichtigen Beitrag für einen modernen, demokratischen Staat.


fr: Indicateurs concernant la situation financière des personnes de 65 ans ou plus, selon différentes caractéristiques

de: Indikatoren zur finanziellen Situation der Personen ab 65 Jahren, nach verschiedenen Merkmalen

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft


fr: Financement de la culture par les collectivités publiques - selon les domaines culturels

de: Kulturfinanzierung durch die öffentliche Hand - nach Kulturbereichen

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport


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de: Belegung neu erstellter Wohnungen (2011-2019) (jsonl)

de:
In diesem Datensatz sind die Informationen zu den neu erstellten Wohnungen in der Stadt St.Gallen (Erstellungsjahr,
Anzahl Zimmer, Quartier, zeitlich stabile und eindeutige Wohnungs-ID) und die Informationen zur
Bewohnerschaft (Haushaltstyp, Anzahl Personen) je Belegungsjahr kombiniert.

open-data-hack-stgallen

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wohnungsbelegung

display_name: wohnungsbelegung

stadt-st-gallen

fr: Ville de Saint-Gall

de: Stadt St.Gallen

en: City of St.Gallen

it: Città di San Gallo

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

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

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

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

political_level: commune

value: DCAT Harvester Stadt St. Gallen


de: auskunfte betreibung

de: Auskünfte Betreibungsregister Stadt St.Gallen (2005-2018) (parquet)

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

auskunfte

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econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen


de: artengliederung haushalt budget rechnung

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (csv)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (json)

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

artengliederung

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budget

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rechnung

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de: Stadt St.Gallen

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


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de: Der Datensatz zeigt die Daten der Schulferien und Feiertage in der Stadt St.Gallen.

feiertage

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ferien

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de: Bildung, Kultur und Sport


de: logistik co2 cargo lieferwagen e-bike

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de: Fahrtenübersicht Projekt Sankt Pedalo der Stadt St.Gallen (E-Cargobikes für Unternehmen) (parquet)

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de:
Firmen und Organisationen testen während einem Jahr kostenlos ein E-Cargobike und setzen auf umweltfreundliche Mobilität. Das Projekt «Sankt Pedalo» E-Cargobikes für Unternehmen hat die Stadt St.Gallen im Rahmen des Energiekonzepts 2050 initiiert. Der Datensatz zeigt die Lieferungen- und Fahrtenübersicht der teilnehmenden Unternehmen und ermöglicht die Berechnung der CO2-Ersparnis durch das Projekt.
Hinweis: Beim Wert "CO2-Ersparnis" haltet sich um eine theoretische "Spielerei", der mit dem Durschnittswert 0.22kg CO2 / gefahrenem km bei einem Verbrennermotor berechnet wird. Das heisst in diesem Projekt führen nur die Fahrten welche das Auto oder einen Lieferwagen ersetzen, zu einer CO2-Ersparnis.

cargo

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e-bike

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lieferwagen

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logistik

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tran

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econ

de: Wirtschaft und Finanzen

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

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


de: verkehr zahlung fussverkehr langsamverkehr zahlstellen passanten fussganger

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

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

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de: Seit dem Jahr 2011 zählt die Stadt St.Gallen Velofahrer an verschiedenen Zählstellen in der Stadt. Die Zahlen beziehen sich auf die Anzahl Velofahrer pro Tag in beide Richtungen. Stündliche Messwerte finden Sie unter folgendem Datensatz: https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/velozahlungen-stadt-stgallen/

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de: Verkehr

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


de: energy-hackdays umweltbelastung sektor entsorgung material co2

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de: Material- und Energieflüsse Schweiz und St.Gallen (EMPA MATCH) Synthese 2020 Entsorgungswege (Tonnen & CO2eq) (csv)

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de: Material- und Energieflüsse Schweiz und St.Gallen (EMPA MATCH) Synthese 2020 Entsorgungswege (Tonnen & CO2eq) (parquet)

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

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de: Übersicht Dienstleistungen gegenüber Kundinnen und Kunden der Stadt St.Gallen (rdfxml)

de: Der Datensatz zeigt eine Arbeitsversion einer Übersicht über sämtliche Dienstleistungen, welche die Stadt St.Gallen gegenüber Ihren Kundinnen und Kunden erbringt. Ziel ist es, dass die Dienstleistungen durch Open Data besser auffindbar und durchsuchbar werden und an verschiedenen Orten einer Cutomer Journey integriert werden kann. Die Dienstleistungsübersicht ist Grundlage des erweiterten städtischen Online-Schalters.

dienstleistungen

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services

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smart-government

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gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

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


smarte-stadt-st-gallen-projekte

title_for_slug: smarte-stadt-st-gallen-projekte

de: smart-city smarte-stadt partizipation digitalisierung strategie nachhaltigkeit

de: fgb

de: Smarte Stadt St.Gallen - Projekte (fgb)

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de: Smarte Stadt St.Gallen - Projekte (csv)

de: Dieser Datensatz zeigt die laufenden und umgesetzten Projekte der Stadt St.Gallen im Bereich Smarte Stadt. Weitere Informationen zur Smarten Stadt, sowie eine Visualisierung des Datensatzes finden Sie unter: https://www.stadt.sg.ch/home/wirtschaft-wohnen/smarte-stadt.html

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nachhaltigkeit

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strategie

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envi

de: Umwelt


heizgradtage-st-galler-stadtwerke

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de: Heizgradtage St.Galler Stadtwerke (turtle)

de: Die Heizgradtage (HGT) gestatten Rückschlüsse auf den klimabedingten Heizenergieverbrauch und dienen der Kontrolle der Heizanlage. Dazu wird an jedem Heiztag - einem Tag mit einer Tagesmitteltemperatur kleiner oder gleich 16 Grad Celsius - erhoben, um wie viel die gemessene Aussenlufttemperatur von der angestrebten Innenlufttemperatur von 20 Grad Celsius abweicht.Die monatlichen Heizgradtage sind die Summe der Differenzen zwischen Aussenlufttemperatur und angestrebter Innenlufttemperatur für alle Heiztage des Monats.Werden die Heizgradtage zur Splittung der Nebenkosten verwendet ist zu bedenken, dass der Warmwasserbedarf nicht über denselben Verteilschlüssel abgerechnet werden kann. Der Warmwasserbedarf ist nicht abhängig von den Heizgradtagen und in deren Betrachtung nicht enthalten.

gas

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heizung

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klima

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temperatur

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ener

de: Energie

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

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

de: Heizgradtage St.Galler Stadtwerke


de: wind offene-sensordaten sensor real-time

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de: Windmessung Bahnhofplatz Stadt St.Gallen (jsonld)

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

offene-sensordaten

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real-time

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sensor

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wind

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envi

de: Umwelt


de: direktionen haushalt budget dienststellen rechnung

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (English Data) (jsonl)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (English Data) (n3)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Institutional Structure (English Data) (n3)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (English Data) (json)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (English Data) (parquet)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Institutional Structure (English Data) (parquet)

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

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

budget

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dienststellen

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direktionen

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rechnung

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econ

de: Wirtschaft und Finanzen

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

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


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

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

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

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

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

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

elektrizitat

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solar

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de: passanten fussganger fussverkehr open-data-hack-stgallen zebrastreifen

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de: Fussgängerstreifen in der Stadt St.Gallen (rdfxml)

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de: Fussgängerstreifen in der Stadt St.Gallen (shp)

de: Der Datensatz zeigt die Fussgängerstreifen in der Stadt St.Gallen. Die Datengrundlage wird nicht aktualisiert sondern wurde für den Open Data Hack St.Gallen 2021 aufgeschaltet.

fussganger

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stadt-st-gallen

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


de: erreichbarkeit fussganger bahnhof open-data-hack-stgallen

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de: Erreichbarkeitsanalyse Bahnhof Bruggen, Stadt St.Gallen (gpx)

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de: parquet

de: Erreichbarkeitsanalyse Bahnhof Bruggen, Stadt St.Gallen (parquet)

de: Die Geomatik und Vermessung hat eine Erreichbarkeitsanalyse des Bahnhofs Bruggen für Fussgängerinnen und Fussgänger durchgeführt. Der Datensatz zeigt die Gehdauer bis zu 30 Minuten in 5-Minuten Schritten.

bahnhof

display_name: bahnhof

erreichbarkeit

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tran

de: Verkehr

en: Transport