restoring-grassland-multifunctionality

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

en: Functional diversity above_belowground fauna

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

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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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Tedersoo, L., M. Bahram, S. Põlme, U. Kõljalg, N. S. Yorou, R. Wijesundera, L. Villarreal Ruiz, A. M. Vasco-Palacios, P. Q. Thu, A. Suija, M. E. Smith, C. Sharp, E. Saluveer, A. Saitta, M. Rosas, T. Riit, D. Ratkowsky, K. Pritsch, K. Põldmaa, M. Piepenbring, C. Phosri, M. Peterson, K. Parts, K. Pärtel, E. Otsing, E. Nouhra, A. L. Njouonkou, R. H. Nilsson, L. N. Morgado, J. Mayor, T. W. May, L. Majuakim, D. J. Lodge, S. See Lee, K.-H. Larsson, P. Kohout, K. Hosaka, I. Hiiesalu, T. W. Henkel, H. Harend, L.-D. Guo, A. Greslebin, G. Grelet, J. Geml, G. Gates, W. Dunstan, C. Dunk, R. Frenkhan, L. Dearnaley, A. De Kesel, T. Dang, X. Chen, F. Buegger, F. Q. Brearley, G. Bonito, S. Anslan, S. Abell, and K. Abarenkov. 2014. Global diversity and geography of soil fungi. Science 346:1256688.

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bacteria

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biodiversity

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nematodes

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en: Restoring grassland multifunctionality


maintainer: EnviDat Support

en: land-use statistical-model switzerland modeling urbanization landscape-services land-use-change

state: active

type: dataset

en: Scripts for Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland

media_type: application/zip

en:
Scripts ordered by their main purpose within sequential folders in this ReadMe marked with

Within the folders the capital letters refer to the parallel or sequential use of the scripts; scripts here in ReadMe are marked with

 00_Function Scripts
 Functions.r
Script containing several functions for analyzing statistical models: cohen.kappa, meva.table, D2, max-Tss, plot-TSS

 Service_functions.R
Script containing functions for calculating all services and returning sums (and median for bd and rec) as well as rasters

 01_Data Preparation
 A_AS_raster_preparation.R
Preparation of the land use rasters for the years 1985, 1997, and 2009 based on the original Arealstatistik (AS/ASCH); Assigning our categories and assining new values to all "construction sites" for calibrating the models
For model projection starting point (2009) and for service calculations (all ASCH years) the "other" categories were assigned to the land use categories based on dominant neighbor, so that there were no empty cells
Creation of water & mountainous area raster that stayed stable throughout the projections
Creation of MFH raster (2009), to have as base for all new projection years, as this category never becames any other

 B_Factors_preparation.R
Preparation of the factor rasters that were used to calculate service values per cell (see Table 2): LWfactor, Transportation, Vol, Rivers, Lakes, slope, TWW, Hazard_risk

 B_Predictors_preparation.R
Preparation of the raster of the predictors used for calibrating (ASCH years) and projecting (stable) the transition models that do not depend on the land use categories: Temperature (ASCH years), solar radiation (stable), Public transportation access (stable), Elevation (stable), Workers density (ASCH years), Population change (ASCH transitions)

 B_Regions_preparation.R
Preparation of bioregions as raster to be used to mask asxxxx later to calculated services and land use area just for one region

 C_Pred_proj.R
Projecting the dynamic predictors into the future for projecting the land use transitions with the model: Linear extrapolations for workers densities and population; more detailed extrapolation of temperature (based on data for all stations that matched between the temp table we used for the calibration period and the projections from CS2M, and then making a spatial interpolation for all years based on the interpolation of temperature for all years per station)

 02_Model calibration
 A_Bioreg_pred_corr.R
Calculating correlation between the predictors for each bioregion and land use category, Output are those with too high correlation so that one predictor can be removed from transitions were both predictors occur

 A_trans_numbers_bioreg.R
Calculate transition numbers for each bioregion to decide which transitions to primarily consider

 B_Bioreg_ext_eval.R
Calculating TSS based on the external evaluation for the bioregion transitions that happened often enough to try to model them (calibration data: 85-97, evaluation data: 97-09)

 B_Bioreg_int_eval.R
Calculating TSS based on the internal evaluation for the bioregion transitions that happened often enough to try to model them (calibration data: 70%, evaluation data: 30%)

 C_Bioreg_TSS_analysis.R
Extracting TSS numbers from internal and external evaluation, calculating mean and median for each transition for each region for each evaluation method and saving as csv per region to be able to select only the transitions with high enough model performance

 D_Bioreg_Models_for_prediction.R
Calibration of the models that were then used to project land use transitions into the future; calibrated separately for each bioregion

 E_Residuals_trans_models.R
Calculation of Moran's I statistics to analyze the residuals of the land use transition models

 03_Projections
 A_Bioreg_Projections_run.R
Master script for: Extrapolaitng into the future with the regional models and then assembling for each time step to calculate new AS predictors; Several Outputs: txt file to test for NAs in Predictors, txt file with random seed number for sampling, txt file with times for calculation steps (check progress of script while running), csv sheet with projected transition frequencies, tif-rasters for every region and time step, pdf with raster plot for every region and time step

 04_Service calculation
 A_Bioreg_as_services.R
Calculate services per bioregion for years 1985, 1997, 2009

 A_Service_calculation_bioregions.R
Extracting service numbers(sums) per bioregions for all projection runs and storing them in a list of matrixes to be available for further plotting; can be run for swiss wide projections or regional ones

 05_Analysis
 A_Bioreg_ASCH_development.R
Extracting the occurrence of each category per region for all runs (first part), then for ASCH years, and then plotting them nicely; only works for regional projections

 A_Bioreg_Predictors_importanceD2.R
Calculating D2 for each transition and each considered predictor from bivariate models to get value of importance

 B_Bioreg_Pred_imp_analysis.R
Using calculated D2 to sort Predictors according to their importance for each transition

 A_Bioreg_Spatial_results_analysis.R
Plotting randomly sampled runs for ASCH and services to analyses their spatial development

 A_Bioreg_Transition_numbers_check_v1.R
Analyzing the frequency for all transitions for all regions and producing the point plots for each transition separately

 A_Bioreg_Transition_numbers_check_v2.R
Analyzing percentage and numbers of all transitions but plotting them per region and originating ASCH category

 B_Transition_Analysis.R
Further Analysis of transition numbers

 A_Service_analysis.R
Plotting of the service development for bioregions in several ways for analyzing

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: Data for Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland

en:
The provided folder structure follows the set up of the scripts.
Data is only provided when it has been fully produced by us, otherwise dummies are given.
For data that will be produced by one of the scripts, no dummies are given.
The folders may contain sub-folders, which would be filled if the scripts were all run

 00_Analysis_Data
Data produced throughout the process of the calibration and projection that is later needed for analysis

 01_Raw_Data
Primary data from external sources that were used to compile the rasters and numbers used during the calibration and projection of landscape transitions as well as service calculation

 02_Prepared_Data
Data that will be prepared for further use by scripts are put in here
Additionally it contains the parameter sheets for the transition predictors that we compiled

 03_Model_Data
 Model outputs
Folder were the projection models statistics will be saved
 Models
Folder into which the actual transition models will be saved
 Residuals
Folder into which data on models residuals will be saved for future use

 04_Projected_Data
The output of the projections will be saved into this folder

 05_Service_Data
Any service calculations will be saved in here

 06_Results_Analysis
Any Analysis plots and tables as well as intermediate data will be saved here in the respective sub-folder

en:
Data and scripts of publication:

Madleina Gerecke, Oskar Hagen, Janine Bolliger, Anna M. Hersperger, Felix Kienast, Bronwyn Price, Loïc Pellissier (2019) Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland. Palgrave communications.

Contains land use projections for Switzerland and scripts and data for these projections as well as the calculation of landscape services.

Data Folder:
Contains sub-folder with the data necessary for this study (provided were no copyright issues, otherwise placeholders with descriptions), and folders where produced data may be stored

Scripts Folder:
Contains scripts organized into subfolders depending on their purpose

Note: Some abbreviations within the scripts and data are derived from German words and not English.

land-use

display_name: land-use

land-use-change

display_name: land-use-change

landscape-services

display_name: landscape-services

modeling

display_name: modeling

statistical-model

display_name: statistical-model

switzerland

display_name: switzerland

urbanization

display_name: urbanization

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

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

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester

en: Land use projections and services for Switzerland


en: illgraben magnitude monitoring-station debris-flow force-plate

en: Illgraben debris-flow characteristics 2019-2022

en:
List of key debris flow variables from the WSL Illgraben monitoring station (2019-2022) such as occurrence date and time, peak flow depth, peak flow velocity, total volume and bulk density.
This table contains values based on our current analysis methods. The list will be updated annually after each debris flow season, and as our methods continue to improve, individual values may change slightly in the future.

debris-flow

display_name: debris-flow

force-plate

display_name: force-plate

illgraben

display_name: illgraben

magnitude

display_name: magnitude

monitoring-station

display_name: monitoring-station


en: dendrochronology tree-ring-width swiss-forest-lab stable-isotopes dominant-trees icp-forests long-term-forest-ecosystem-research

en: Data Request

format: SERVICE

en:
Two stem core samples of 10 trees outside the plot of each main species in the plot were taken at breast height (1.3 m above ground) with a SUUNTO corer. Tree ring width and density were determined with the instruments CATRAS and TSAP, the Densitometer DENDRO 2003 and a stereo-microscope. The selected trees included at least 10 pre-dominant or dominant trees.

 Purpose:

N and C stable isotope signals

 Paper Citation:

 * Tomlinson, G., Siegwolf, R.T.W., Buchmann, N., Schleppi, P., Waldner, P., Weber, P., 2014. The mobility of nitrogen across tree-rings of Norway spruce (Picea abies L.) and the effect of extraction method on tree-ring d15N and d13C values. Rapid Commun. Mass Spectrom. 28, 1258-1264.

dendrochronology

display_name: dendrochronology

dominant-trees

display_name: dominant-trees

icp-forests

display_name: icp-forests

long-term-forest-ecosystem-research

display_name: long-term-forest-ecosystem-research

stable-isotopes

display_name: stable-isotopes

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

tree-ring-width

display_name: tree-ring-width

en: Dendrochronological analyses of tree core samples (IsoN) adjacent to LWF sites


literature-data-of-sound-speed-in-snow

title_for_slug: literature-data-of-sound-speed-in-snow

en: snow wave-speed sound-speed literature density frequency

en: Iwase

media_type: text/csv

format: CSV

en: Oura

en: Yamada

en: Capelli

en: Takei

en: Ishida

en: Marco

en: Reiweger

en: Smith

en: Gudra

en: This dataset contains literature data for snow density and frequency dependency of speed of sound waves in snow. The data were either available as tabular data in the original publications or were digitized from plots contained in the original publications. The data were originally collected and used for first figure in Capelli et al. (2016) .

density

display_name: density

frequency

display_name: frequency

literature

display_name: literature

snow

display_name: snow

sound-speed

display_name: sound-speed

wave-speed

display_name: wave-speed

en: Literature data of sound speed in snow


maintainer: Alexandre Buttler

en: soil biogeochemisty silvopastoral-systems climate-change transplantation-experiment

en: Dataset

en: Zip archive of all datasets detailed in study.

en:
Silvopastoral systems are highly productive and combine long-term wood production with annual provision of forage for livestock. In the Swiss Jura Mountains these systems are a key component of the landscape. As in other cold biomes, climate change can potentially accelerate landscape change within these historically sustainable systems.

In order to anticipate the evolution of subalpine wooded pasture ecosystems under future climate and land-use changes, this project focused on the interplay between soil, vegetation and climate. It was aimed at providing experimental evidence for chief ecosystem processes, with emphasis on the quality of the ecosystem services provided. The main interest was placed on vegetation turf resistance to climate change along an unwooded – sparsely wooded - densely wooded pasture gradient (land-use intensity), where plant productivity, diversity and succession along with rates of carbon cycling and microbial activity provided measures of ecosystem functioning at both plot and landscape level.

Experimental transplantation of monolith soil turfs to lower altitudes allowed to simulate soil warming and reduced annual precipitation. In order to simulate a year-round warmer and drier climate the natural climate variation along an altitudinal gradient was used as a proxy. The aim was to simulate realistic climate change scenarios for the second half of the 21st century predicted by the IPCC report and downscaled for Switzerland providing regionalized interpolated projections integrating therein trends for temperature increase and precipitation decrease. By using permanent meteorological stations within the network of the Federal Office of Meteorology and Climatology (MeteoSwiss), we obtained high resolution regional data on the variation of mean annual temperature (MAT) and mean annual precipitation (MAP) in relation to altitude in the Swiss Jura Mountains. We observed a general increase of +0.5 K in MAT and a decrease of -20 % MAP for each 100 m decrease in altitude along the SE slope of the Swiss Jura Mountains. These relationships served for the selection of the transplantation sites such that in comparison to a control site at 1350 m a.s.l. (Combe des Amburnex, N 46°54’, E 6°23’) a +2 K MAT and -20 % MAP was achieved at 1010 m a.s.l. (Saint-George, N 46°52’, E 6°26’), a +4 K MAT and -40 % MAP at 570 m a.s.l., (Arboretum d’Aubonne, N 46°51’, E 6°37’), and a +5 K MAT and -50 % MAP at 395 m a.s.l. (Les Bois Chamblard, N 46°47’, E 6°41’). The two stations at 1010 m a.s.l. and 570 m a.s.l. corresponded to the IPCC scenario A1B for a moderate increase in greenhouse gas emissions and to scenario A2 for a high increase in greenhouse gas emissions, respectively. The station at 395 m a.s.l. was chosen to represent an extreme scenario with climate variables lying at the positive tail distribution of model predictions under the A2 scenario.

Soil cores were assembled into rectangular PVC boxes of 60  80 cm2 size and of 35 cm height. All mesocosms were dug down to surface level into previously prepared trenches in the ground thus preventing lateral heat exchange with the atmosphere. Since at each site the mesocosms were placed in a common garden with no light interception, mesocosms with turfs from the two wooded pastures were shaded from direct sun light to simulate the natural light conditions in the corresponding habitats. Each mesocosm was equipped with a drainage system and was connected to a water tank thus representing a zero potential lysimeter collecting soil solution and precipitation/snowmelt runoff. ECH2O EC-TM sensor probes coupled to Em50 data-loggers (Decagon Devices, Inc., USA) recorded soil temperature and volumetric water content in each mesocosm at the top-soil (0 to -3 cm) every minute and data were averaged over one hour intervals. Climate parameters at each transplantation site were monitored continuously throughout the experiment by means of automated weather stations (Sensor Scope Sàrl, Switzerland), measuring rain precipitation (non-heated tipping bucket gauges) and air temperature and humidity 2 m above the ground surface at one minute intervals.

A list of above- and belowground variables were measured to assess the resilience of biogeochemical processes, plant productivity, tree regeneration, and carbon sequestration for each respective land-use practice. Furthermore, the experimental data were used to improve on (parameterization) the existing spatially explicit, dynamic model WoodPaM and refine the modelʼs climatic and land-use variables so that different scenarios of climate change and land use change could be simulated. Natural and management induced disturbance patterns were incorporated into the model.
The data have been made available within the project CCES Mounted. The climate stations Sensorscope are still in use within the project CLIMARBRE (Wald und Klimawandel, WSL/BAFU).

#References

1. Puissant, J., Cécillon, L., Mills, R.T.E., Robroek, B.J.M. Gavazov, K., De Danieli, S., Spiegelberger, T., Buttler, A., Brun, J.J. 2015. Seasonal influence of climate manipulation on microbial community structure and function in mountain soils. Soil Biology and Biochemistry 80: 296–305.
2. Mills, R., K. Gavazov, T. Spiegelberger, D. Johnson and A. Buttler 2014. Diminished soil functions occur under simulated climate change in a sup-alpine pasture, but heterotrophic temperature sensitivity indicates microbial resilience. Science of the Total Environment, vol. 473–474(0): 465-472.
3. Gavazov, K., Spiegelberger, T. and Buttler, A. 2014. Transplantation of subalpine wood-pasture turfs along a natural climatic gradient reveals lower resistance of unwooded pastures to climate change compared to wooded ones. Oecologia (174) : 1425-1435.
4. Peringer A., Siehoff S., Chételat J., Spiegelberger T., Buttler A. & Gillet F. 2013. Past and future landscape dynamics in pasture-woodlands of the Swiss Jura Mountains under climate change. Ecology and Society, 18, 3: 11. DOI: 10.5751/ES-05600-180311. [online] URL: http://www.ecologyandsociety.org/vol18/iss3/art11/
5. Gavazov, K. S., A. Peringer, A. Buttler, F. Gillet and T. Spiegelberger. 2013. Dynamics of Forage Production in Pasture-woodlands of the Swiss Jura Mountains under Projected Climate Change Scenarios. Ecology and Society 18 (1): 38. [online] URL: http://www.ecologyandsociety.org/vol18/iss1/art38/

biogeochemisty

display_name: biogeochemisty

climate-change

display_name: climate-change

silvopastoral-systems

display_name: silvopastoral-systems

soil

display_name: soil

transplantation-experiment

display_name: transplantation-experiment

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: Biogeochemical data from a transplantation experiment of monolith soil turfs along an altitudinal gradient to simulate climate change scenarios


en: permeability pore-shape-factors local-hydraulic-resistance laminar-flow heterogeneous-porous-media

en: results postprocessing

media_type: text/plain

en: The results of the pore identification and integration. The results are stored as follows. Each individual iso-pressure patch (first two columns) has an identification number Np. There is more information stored than needed, such as which patches are neighbors, and what there positions are, however to assess the local hydraulic resistance you need the integrated pore identification number stored under 'tracks'. All patches belonging to the same pore have the same track number. We stored the local pressure value under 'p_i', integrated flux Q under 'Q_i', total surface area A under 'A_i' and distance dx under 'dx_int', circularity C under 'phi_i'. There are attributes stored with other identifiers such as _p and _l, they refer to the two closest neighboring patches at iso-pressure values p_i+dp and p_i-dp respectively. To obtain the exact results this data has to be preprocessed such as described in the supplementary materials of the paper.

format: TXT

en: Porous Media 1 2 and 3

en: Direct numerical simulations to obtain local pressure and velocity field.

en: Included are three direct numerical simulations results of Stokes flow in three heterogeneous porous media obtained with OpenFoam simulations. In addition we include three data files that contain point-based extracted pores based on the post-processing as reported in the submitted paper "Local hydraulic resistance in heterogeneous porous media" in GRL.

heterogeneous-porous-media

display_name: heterogeneous-porous-media

laminar-flow

display_name: laminar-flow

local-hydraulic-resistance

display_name: local-hydraulic-resistance

permeability

display_name: permeability

pore-shape-factors

display_name: pore-shape-factors

en: Hydraulic resistance of pores in porous media using DNS of laminar flow


en:
Increase in the volume of stemwood with bark of the surviving trees and shrubs starting at 12 cm dbh between two inventories and the losses (modelled for the half period), plus the volume of gains. *In the calculation no D7/tree height data were used. The values calculated like this have not been corrected for bias, but allow for cantons or forest districts a more robust estimation of changes and could thus be better interpreted.

Citation:
 > _Abegg, M.; Brändli, U.-B.; Cioldi, F.; Fischer, C.; Herold-Bonardi, A.; Huber M.; Keller, M.; Meile, R.; Rösler, E.; Speich, S.; Traub, B.; Vidondo, B. (2014). Fourth national forest inventory - result tables and maps on the Internet for the NFI 2009-2013 (NFI4b). [Published online 06.11.2014] Available from World Wide Web http://www.lfi.ch/resultate/ Birmensdorf, Swiss Federal Research Institute WSL. [doi:10.21258/1057112](https://doi.org/10.21258/1057112)_

altitudinal-vegetation-zone

display_name: altitudinal-vegetation-zone

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canton

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display_name: site-quality

tree-species-woody-species

display_name: tree-species-woody-species

en: Increment*


lidar-davos-wolfgang

maintainer: Patric Seifert

title_for_slug: lidar-davos-wolfgang

en: lidar raclets clouds tropos polly

en: Raman Lidar Davos

en: A portable Raman lidar system (Polly) from Leibnitz Institute for Tropospheric Research (Tropos) was deployed at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577). Please use this [link](http://polly.tropos.de/?p=lidarzeit&Ort=39), to be directly forwarded to the Davos location and select the date of interest from the calendar (bold numbers). The data can be requested directly at the Polly team.

clouds

display_name: clouds

lidar

display_name: lidar

polly

display_name: polly

raclets

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tropos

display_name: tropos

en: LIDAR Davos Wolfgang


intratrait

maintainer: Christian Rixen

title_for_slug: intratrait

en: elevation-gradient cold-adapted-plants climate-change neighbour-interactions elevation-range plant-traits

en: Plant trait data along elevation gradients on mountains

en:
This data set was used to test whether species specialized to high elevations or with narrow elevational ranges show more conservative (i.e. less variable) trait responses across their elevational distribution, or in response to neighbours, than species from lower elevations or with wider elevational ranges. We did so by studying intraspecific trait variation of 66 species along 40 elevational gradients in four countries (Switzerland, Australia, New Zealand, China) in both hemispheres. As an indication of potential neighbour interactions that could drive trait variation, we also analysed plant species’ height ratio, its height relative to its nearest neighbour.
The following traits and parameters were measured and are available in this data set:
As an indication of plant stature, we measured vegetative and generative height, where vegetative height was distance from soil to highest vegetative leaf and generative height was distance to the highest point on the reproductive shoot. As a measure of reproductive investment, we noted the presence of flowers on the randomly chosen individuals (see below). As a measure of individual and genet basal area, we measured individual plant and patch diameters, in two dimensions (along the largest diameter and perpendicular to it). In clonal plant species, plant diameter was equivalent to an individual rosette, whereas patch diameter referred to the whole genet and could represent the size of a tuft, tussock or cushion. For genera with more singular growth forms (e.g., some Gentiana species) plant and patch diameter were the same. The two diameter measurements were made at right angles, allowing estimates of patch and plant areas to be calculated as an ellipse (i.e., area = 0.5 a 0.5 b Π). All traits were measured on ten randomly selected individuals per site. Flower count data was considered in a binary fashion on a per individual basis (because for some species individuals only produce one flower when flowering) so that the presence or absence of flower(s) was a nominal value between 0 and 10 for each species at each site. We then collected at least three leaves (up to 30 for small and light leaves) from each of the first three individuals selected from each species for determination of leaf dry matter content (LDMC) and specific leaf area (SLA). For calculations of LDMC and SLA, fresh leaves were scanned on a flatbed scanner to determine leaf area. Leaves were then weighed on a balance to a precision of +/- 0.001g, prior to being air dried and reweighed with a balance to a precision of +/- 0.0001g. LDMC was calculated by dividing dry leaf mass by fresh leaf mass. SLA was calculated by dividing leaf area by dry leaf mass. Additionally, within an area of 10 cm diameter around the target individual, we determined the tallest neighbouring species and measured its vegetative and generative height, and estimated the percent cover of the target species, other vegetation, rock, and bare soil.
For more details see Rixen et al. 2022, Journal of Ecology.

climate-change

display_name: climate-change

cold-adapted-plants

display_name: cold-adapted-plants

elevation-gradient

display_name: elevation-gradient

elevation-range

display_name: elevation-range

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display_name: plant-traits

educ

en: Education, culture and sport

en: intratrait


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

label: geocat.ch permalink

de: AGIS Direktdownload

de: Hecken (geschützt) im Kulturlandplan (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

format: WMS

de: Die Daten beinhalten geschützte Hecken aus den genehmigten Kulturlandplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturschutz verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: linienbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 7921 gemäss Zonensystematik).

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.

political_level: canton

value: Aargau-Kt - Geocat Harvester


de: Die Daten beinhalten die Perimeter der genehmigen Erschliessungspläne der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Sondernutzungsplanung verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 6111 gemäss Zonensystematik).


de: Der Datensatz zeigt den Stand der Nachführung des Übersichtsplans 1:5000 im Kanton Aargau. Die Nachführung des Übersichtsplanes erfolgt gemeindeweise.


de: Die Daten beinhalten die Perimeter der genehmigten Gestaltungspläne der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Sondernutzungsplanung verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 6112 gemäss Zonensystematik).


de: Naturobjekte im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten geschützte Naturobjekte aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturobjekte im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: objektbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 8111, 8112, 8113, 8114 und 8119 gemäss Zonensystematik).


de: Gebäude mit Substanz-/ Volumenschutz (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten Gebäude mit Substanz- oder Volumenschutz gemäss den genehmigten Nutzungsplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Schutzstatus von Gebäuden verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 6931 und 6932 gemäss Zonensystematik).


de: Hecken (geschützt) im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten geschützte Hecken aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturschutz im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: linienbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 7911).


de: Bauzonen Grundnutzung (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten die Grundnutzung der Bauzonen aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Nutzungsplanung verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: Grundnutzung" ableitet (KTCode < 2000 gemäss Zonensystematik). Der Datensatz der Bauzonen umfasst sämtliche Aargauer Gemeinden, ist nach einheitlichen Kriterien erfasst mit Angabe der Originalzonenbezeichnung des rechtsgültigen Bauzonenplans, Ausnützungsziffer, Lärmempfindlichkeitsstufe gemäss LSV. Auch der Stand der Überbauung (Überbauungsstand der Bauzonen) mit 4 Kategorien ist darin enthalten: weitgehend überbaut, baureif, baureif in 5 Jahren, langfristige Baureserven.


regi

de: Regionen und Städte

de: Umwelt

de: Sondernutzungsplanpflicht im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten Bereiche mit Gestaltungs-, Erschliessungs- oder Sondernutzungsplanpflicht aus den genehmigten Nutzungsplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Sondernutzungsplanpflicht verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 6211, 6212, 6213, 6311 gemäss Zonensystematik).


rebkataster

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

title_for_slug: rebkataster

de: AGIS Direktdownload

de: Rebkataster

de: Der Datensatz enthält den Perimeter des Rebbaukatasters. Er umfasst a) aktuell mit Reben bestockte Flächen, b) Flächen mit max. 10 Jahre alter Pflanzbewilligung, c) vor max. 10 Jahren gerodete Flächen. Diese Flächen befinden sich auf Standorten, deren Eignung für den Weinbau nachgewiesen ist.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


de: Kulturobjekte im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten geschützte Kulturobjekte aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Kulturschutz im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: objektbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 8211, 8212, 8213 und 8219 ).

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.


de: Nutzungszonen im Kulturlandplan (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten die Grundnutzung der Kulturlandpläne der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Nutzungsplanung verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: Grundnutzung" ableitet (KTCode >2000 gemäss Zonensystematik) und werden nach einheitlichen Kriterien erfasst mit Angabe der Originalzonenbezeichnung des rechtsgültigen Kulturlandplanes der jeweiligen Gemeinde.


sew-atb-abwasser-bauwerk

title_for_slug: sew-atb-abwasser-bauwerk

de: SEW: ATB Abwasser Bauwerk

de: Der Datensatz beinhaltet die Entwässerungsbauwerke, welche vom Standard Normschacht abweichen. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


werkleitungen-bsa-kantonsstrassen

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: werkleitungen-bsa-kantonsstrassen

de: AGIS Geodatenshop

de: Das Geoprodukt bildet in der Gesamtheit die komplette Infrastruktur Werkleitungen BSA der Kantonsstrassen ab.

de: Werkleitungen BSA Kantonsstrassen


sew-atb-abwasser-knoten

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: sew-atb-abwasser-knoten

de: SEW: ATB Abwasser Knoten

de: Der Datensatz beinhaltet die Punktelemente mit Informationen zu Abwasserleitungen, die nicht Bauwerken oder Normschächten zugeordnet werden können. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


bsa-atb-elektro-schacht-ortsbeton

title_for_slug: bsa-atb-elektro-schacht-ortsbeton

de: AGIS Direktdownload

de: BSA: ATB Elektro Schacht Ortsbeton

de: Der Datensatz beinhaltet die Schächte in Ortsbeton Bauweise der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


sew-atb-abwasser-pendenzen

title_for_slug: sew-atb-abwasser-pendenzen

de: SEW: ATB Abwasser Pendenzen

de: Der Datensatz beinhaltet die räumliche Abgrenzung von Pendenzen im Strassenentwässerungskataster der Kantonsstrassen.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


de: Gewässerraumzonen in der Nutzungsplanung (thematischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten Gewässerraumzonen aus den genehmigten Nutzungsplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Gewässer verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet, dabei sind flächig definierte Gewässerräume (Grundnutzung und Überlagerung) darin enthalten. Dieser Datensatz enthält auch Uferschutzzonen, die noch nicht den Vorgaben des GSchG entsprechen. Nicht enthalten sind Gewässerraumbestimmungen von Gewässern unbestimmter Lage (diese sind im Datensatz are_DNPGWRLine enthalten).

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.


sew-atb-abwasser-schacht

title_for_slug: sew-atb-abwasser-schacht

de: SEW: ATB Abwasser Schacht

de: Der Datensatz beinhaltet die Normaschächte (inkl. Strassenabläufe) der Kantonsstrassenentwässerung sowie der Transportleitungen bis zur ARA oder in den Vorfluter. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


bsa-atb-elektro-verteilkabine

tran

de: Verkehr

title_for_slug: bsa-atb-elektro-verteilkabine

de: BSA: ATB Elektro Verteilkabine

de: Der Datensatz beinhaltet die Verteilkabinen der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: Zivilstandskreise

de: Beim Datensatz handelt es sich um dezentralisierte kommunale Organisationseinheiten zur Erledigung von Aufgaben im Bereich des Zivilstandswesens. Die Geometrie des Geobasisdatensatzes basiert auf dem Geobasisdatensatz 62-CH «Hoheitsgrenzen (amtliche Vermessung)».


bsa-atb-elektro-schacht

title_for_slug: bsa-atb-elektro-schacht

de: AGIS Direktdownload

de: BSA: ATB Elektro Schacht

de: Der Datensatz beinhaltet die Schächte der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


de: Gewässerräume von Gewässern unbestimmter Lage aus der Nutzungsplanung (thematischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten Gewässerräume von Gewässern unbestimmter Lage aus den genehmigten Nutzungsplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Gewässer verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: linienbezogene Überlagerungen" ableitet, dabei sind linienbezogene Gewässerräume darin enthalten. Dieser Datensatz enthält auch Uferschutzstreifen, die noch nicht den Vorgaben des GSchG entsprechen. Nicht enthalten sind flächenbezogene Gewässerraumzonen (diese sind im Datensatz are_DNPGWRPolygon enthalten).

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


sew-atb-abwasser-bauwerk-symbol

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de: SEW: ATB Abwasser Bauwerk Symbol

de: Der Datensatz beinhaltet die Entwässerungsbauwerke, welche vom Standard Normschacht abweichen.

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.


bsa-atb-elektro-fundament

tran

de: Verkehr

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de: BSA: ATB Elektro Fundament

de: Der Datensatz beinhaltet die Fundamente von Objekten der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


entwasserung-kantonsstrassen

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de: AGIS Geodatenshop

de: Das Geoprodukt bildet in der Gesamtheit die komplette Infrastruktur Entwässerung der Kantonsstrassen ab.

de: Entwässerung Kantonsstrassen


sew-atb-abwasser-kanal

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

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de: SEW: ATB Abwasser Kanal

de: Der Datensatz beinhaltet die Abwasserleitungen der Kantonsstrassenentwässerung sowie die Transportleitungen bis zur ARA oder in den Vorfluter. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


bsa-atb-elektro-trasse

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de: AGIS Direktdownload

de: BSA: ATB Elektro Trasse

de: Der Datensatz beinhaltet das Trasse der Werkleitungen der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


bsa-atb-elektro-leuchten

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de: BSA: ATB Elektro Leuchten

de: Der Datensatz beinhaltet die Leuchten der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


belastete-standorte-kbs

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de: Belastete Standorte (KBS)

de: Der Kataster der belasteten Standorte beinhaltet Standorte, welche mit grosser Wahrscheinlichkeit mit Abfällen belastet sind. Dieser Datensatz löst seit dem 19.9.2019 den Datensatz afu_kbsbelstx ab.

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.


baugebietsgrenze-nutzungsplanthema

title_for_slug: baugebietsgrenze-nutzungsplanthema

de: Baugebietsgrenze (Nutzungsplanthema)

de: Der Datensatz beinhaltet die Aussengrenze des Baugebietes inklusive Strassen und Gewässer. Der Datensatz wird direkt aus den Daten der Nutzungsplanung (Nutzungsplanung: Grundnutzung; Dissolve KTCode < 2000) erstellt.


de: Nutzungsplanung: objektbezogene Überlagerungen (im Bauzonen- und Kulturlandplan)

de: Die Daten enthalten alle objektbezogenen Überlagerungen (aus rechtsgültigen Bauzonen- und Kulturlandpläne), inkl. Natur- und Kulturobjekte. Die Daten entsprechen im Wesentlichen dem kantonalen Datenmodell der Nutzungsplanung. Weitere Stichworte: Aussichtspunkt, Bäume, Weiher, Amphibienstandorte, Feuchtgebiete, geologisches Objekt, Grenzstein, Wegkreuz, Brunnen, Standort für landwirtschaftliche Anlagen


regi

de: Regionen und Städte

de: Nutzungsplanung: linienbezogene Überlagerungen (im Bauzonen- und Kulturlandplan)

de: Die Daten enthalten alle linienbezogenen Überlagerungen aus den rechtsgültigen Bauzonen- und Kulturlandplänen. Die Daten entsprechen im Wesentlichen dem kantonalen Datenmodell der Nutzungsplanung. Stichworte: Hecken, Waldränder, Uferschutzstreifen (Gewässerräume), Waldabstandslinien, Waldbaulinien


envi

de: Umwelt

de: Hochwassergefahrenzonen im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten Hochwassergefahrenzone (1, 2, 3) aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Gefahrenzonen im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 5311, 5312 und 5313 gemäss Zonensystematik). Die Hochwassergefahrenzonen dienen dem Schutz von Personen, Bauten und Anlagen vor Anlagen vor Schädigungen durch Hochwasserereignisse. Die Hochwasserzonen sind den Grundnutzungen überlagert.


de: AGIS Direktdownload

de: Landschaftsschutzzone im Kulturlandplan (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten verschiedene Schutzzonen für Lebensräume und Landschaften aus den genehmigten Kulturlandplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturschutz verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 5211, 5212, 5221, 5222, 5223, 5224, 5225, 5226, 5227, 5229, 5271, 5242, 5291, 5292 und 5299 gemäss Zonensystematik).


de: Geschützte Waldränder im Kulturlandplan (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten geschützte Waldränder aus den genehmigten Kulturlandplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturschutz im Kulturlandplan verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: linienbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 7931 gemäss Zonensystematik).

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


de: Weiler (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten Weilerzonen aus den genehmigten Kulturlandplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Landschaft verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 4111 (neurechtlich) und KTCode = 5911 (altrechtlich) gemäss Zonensystematik).

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.


de: Naturobjekte im Kulturlandplan (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten geschützte Naturobjekte, wie Bäume, Höhlen, Aufschlüsse etc. aus den genehmigten Kulturlandplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturschutz verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: objektbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 8121, 8122, 8123, 8124 und 8129 gemäss Zonensystematik).


regi

de: Regionen und Städte

de: Kulturobjekte im Kulturlandplan (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)

de: Die Daten beinhalten geschützte Kulturobjekte wie Grenzsteine, Brunnen, Wegkreuze, Ruinen etc. aus den genehmigten Kulturlandplänen der Aargauer Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Kulturschutz verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: objektbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 8221, 8222, 8223 und 8229 gemäss Zonensystematik).


envi

de: Umwelt

de: Die Tabelle beinhaltet eine Auflistung aller Nutzungsplanrevisionen sowie Sondernutzungsplanungen. Es sind Geschäftsnummern und -bezeichnungen, Genehmigungsdaten sowie Attribute zur Geschäftsverwaltung verfügbar.

de: Geschäftsereignisse der (Sonder-) Nutzungsplanung


de: AGIS Direktdownload

de: Nutzungsplanung: Grundnutzung (im Bauzonen- und Kulturlandplan)

de: Der Datensatz enthält die Grundnutzungen des Bauzonenplans und des Kulturlandplans (rechtskräftige Bauzonen- und Kulturlanpläne aller Aargauer Gemeinden). Er beinhaltet die Originalbezeichnungen, Ausnützungsziffer, Lärmempfindlichkeitsstufen gemäss LSV und der Stand der Überbauung. Sie enthalten eine Vielzahl von Themen wie z.B. Gewässerraum. Die Daten entsprechen im Wesentlichen dem kantonalen Datenmodell der Nutzungsplanung. Weitere Stichworte: Wohnzonen, Arbeitszonen, Kernzonen, Altstadtzone, Dorfkernzone, Zone für öffentliche Bauten und Anlagen, militärische Anlagen, Grünzone, Freihaltezone, Gewässerraumzone, Freizeit, Erholung, Bäderzone, Pferdehaltung, Flugplatz, Landwirtschaft, Rebbau, Naturschutzzonen, Magerwiesen, Feuchtstandort, Pferdehaltung, Reitsportzone, Campingzone, Freiraumaktivität, Freizeit, Materialabbau, Rekultivierung, Deponie, militärische Bauten, Fahrende


de: In diesem Datenpaket sind alle Genehmigungsinhalte der Nutzungs- und Sondernutzungsplanung enthalten. Die Daten sind vier Ebenen unterteilt: Grundnutzung: Diese Ebene enthält alle genehmigten Zonen der Grundnutzung in Bauzonen und Kulturland sowie Zonen als Orientierungsinhalt (z.B. Wald, National- und Kantonalstrassen). Flächenbezogene Überlagerungen: Diese Ebene enthält alle genehmigten Überlagerungen, die als Fläche ausgeschieden werden. Darin sind beispielsweise überlagerte Schutzzonen, Gefahrenzonen, Sondernutzungspläne, Bereiche mit Sondernutzungsplanpflicht oder Flächen mit speziellen BNO-Regelungen enthalten. Linienbezogene Überlagerungen: Diese Ebene enthält alle genehmigten linienförmigen Elemente, die die Grundnutzung überlagern. Themen sind beispielsweise Hecken innerhalb und ausserhalb der Bauzone, Uferschutzstreifen und Baulinien gegenüber Wald. Objektbezogene Überlagerungen: Diese Ebene enthält punktbezogenen Überlagerungen, insb. Natur- und Kulturobjekte. Sie finden Daten zur Grundnutzung der Bauzonen und Kulturlandplan sowie überlagerte Festlegungen zu diversen Themen wie Schutzbereiche, Waldabstandslinien oder Lärmempfindlichkeitsstufen.

de: Daten der (Sonder-) Nutzungsplanung (nach kantonalem Datenmodell)


de: Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen inkl. Sondernutzungspläne (im Bauzonen- und Kulturlandplan)

de: Die Daten enthalten alle flächenbezogenen Überlagerungen des Bauzonen- und Kulturlandplans- inkl. der Schutzräume, Gefahrenzonen, Bereiche mit Sondernutzungsplanpflicht, Bereiche rechtsgültiger Sondernutzungspläne (Gestaltungsplan/Erschliessungsplan) und Gebiete mit weiteren Sonderregelungen. Die Daten entsprechen im Wesentlichen dem kantonalen Datenmodell der Nutzungsplanung. Weitere Stichworte: Gewässerraum, Gewässerräume, Ortsbildschutz, Ensembleschutz, Weilerzone, Tourismuszone, Erholungszone, Militär, Hochstammobstbestand, Naturschutzzonen, Arealentwicklung, befristete Zonen, Entwicklungsstandorte Landwirtschaft, Volumenschutz, Substanzschutz, Verkaufsnutzung, Gebäude unter Schutz

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


landschaftsschutzdekrete-flachen

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de: Landschaftsschutzdekrete (Flächen)

de: Modellkonformer Geobasisdatensatz "Landschaftsschutzdekrete AG-29". Flächenhafte Festlegung. Einzigartige Landschaften werden im Kanton Aargau durch Dekrete geschützt. Das Dekret ist eine Rechtsnorm, welche durch den grossen Rat nach einem Anhörungs- und Auflageverfahren erlassen wird. Der Kanton verfügt über sieben Schutzdekrete, die eine Fläche von ca. 6’600 ha abdecken. Dekretsgebiete im Kanton Aargau: Kantonaler Nutzungsplan mit Dekret über den Schutz des Rheins und seines Ufers (Rheinuferschutzdekret, RhD) 1948; Dekret über den Schutz der Reuss und ihrer Ufer unterhalb Bremgarten (Reussuferschutzdekret, RUD) 1966; Dekret über den Schutz der Landschaft und die Nutzung im Gebiet der Reusstalsanierung (1982, dazugehörige Verordnung 1983; Dekret über den Schutz der Landschaft und die Nutzung im Gebiet der Reusstalsanierung (Reusstaldakret, RTD) 1982; Dekret zum Schutze der Hallwilerseelandschaft (Hallwilerseeschutzdekret, HSD) 1986; Dekret über das Naturschutzgebiet Fronwaldwiese bei Arni, 1973; Dekret zum Schutze des Landschaftsbildes der Lägern und des Geissberges (Lägernschutzdekret) von 1977; Dekret über den Schutz des Mündungsgebietes Aare-Reuss-Limmat (Wasserschlossdekekret, WSD) 1989; Dekret über den Schutz des Klingnauer Stausees und seiner Umgebung, 1988;

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.


maintainer: Bundesamt für Energie BFE

title_for_slug: Schweizerische Elektrizitätsstatistik: Schweizerische Elektrizitätsbilanz - Monatswerte

fr: ogd35-bfe electricite production importation exportation consommation

de: ogd35-bfe elektrizitat produktion import export verbrauch

en: ogd35-bfe electricity production import export

it: ogd35-bfe elettricita produzione importazione esportazione consumo

fr: Statistique suisse de l'électricité: bilan mensuel suisse de l'électricité

it: Statistica svizzera dell'elettricità: bilancio svizzero dell'elettricità - valori mensili

author: Bundesamt für Energie BFE

fr: Cette statistique recense sur une base mensuelle la production, l'importation, l'exportation et la consommation d'électricité en Suisse. Elle présente la production des centrales hydrauliques, des centrales nucléaires, des centrales thermiques classiques et renouvelables. Elle indique la consommation des installations de pompage d'accumulation et les pertes en ligne. Elle est établie dans le cadre de la Statistique de l'électricité, qui fait partie de la statistique publique de la Suisse (base légale: LSF).

de: Die Schweizerische Elektrizitätsbilanz - Monatswerte gibt Auskunft über Produktion, Import / Export und Verbrauch von Elektrizität in der Schweiz auf monatlicher Basis. Bei der Produktion werden Wasserkraftwerke, Kernkraftwerke, konventionell-thermische und erneuerbare Kraftwerke unterschieden. Der Verbrauch der Speicherpumpen und die Leitungsverluste werden ausgewiesen. Die monatliche Elektrizitätsbilanz wird im Rahmen der Elektrizitätsstatistik erstellt, welche Teil der öffentlichen Statistik der Schweiz ist (gesetzliche Grundlage: BStatG).

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

bundesamt-fur-energie-bfe

fr: Office fédéral de l'énergie OFEN

de: Bundesamt für Energie BFE

en: Swiss Federal Office of Energy SFOE

it: Ufficio federale dell'energia UFE

fr: L'Office fédéral de l'énergie (OFEN) est le centre de compétences du Département fédéral de l'environnement, des transports, de l'énergie et de la communication (DETEC) pour les questions liées à l'approvisionnement en énergie et à son utilisation.

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

en: The Swiss Federal Office of Energy (SFOE) is the country's competence centre for issues relating to energy supply and energy use at the Federal Department of the Environment, Transport, Energy and Communications (DETEC).

it: L'Ufficio federale dell'energia (UFE) è il centro di competenza in materia di approvvigionamento e di impiego dell'energia in seno al Dipartimento federale dell'ambiente, dei trasporti, dell'energia e delle comunicazioni (DATEC).

political_level: confederation


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regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: amtliche-vermessung-zg

label: ZugMap.ch, der öffentliche Geodaten-Viewer des GIS Kanton Zug

de: geodienste.ch - WFS Amtliche Vermessung

format: WFS

de: geodienste.ch WMS Amtliche Vermessung (MOpublic)

de: Die amtliche Vermessung – ein nationales Produkt – liefert geometrische Daten zum Grundeigentum und ist die Grundlage für viele weitere geografische Informationen und Anwendungen in Wirtschaft, Verwaltung und Privatleben.

spatial: Kanton Zug (ZG)

name: Amt für Grundbuch und Geoinformation des Kantons Zug

gis-kanton-zug

fr: GIS Kanton Zug

de: GIS Kanton Zug

en: GIS Kanton Zug

de:
Die Abteilung Geoinformation ist das kantonale Kompetenzzentrum für Geoinformation im Kanton Zug.
Wir sind eine zukunftsorientierte Dienstleistungseinheit für die Verwaltung, Werke, Bürgerinnen und Bürger, Wirtschaft und Politik. Kantonale und kommunale Amtsstellen erhalten von uns Unterstützung bei Ihren GIS-Projekten.
Wir sorgen für die Einhaltung einheitlicher Standards bei der Erstellung von Datenmodellen und beim Einsatz der benötigten Software. Beim Beschaffen, Verwalten, Visualisieren, Bearbeiten, und Verteilen der Geodaten arbeiten wir eng mit den Fachämtern zusammen.

value: ZG-Kt - Geocat Harvester

de: Amtliche Vermessung ZG


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1934

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format: HTML

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de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1934

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format: PDF

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spatial: Schweiz

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.

value: BFS – DCAT Harvester


regi

fr: Régions et villes

de: artenschutz fauna freizeit jagd naturschutz sport tourismus wild

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Zeigt rechtsverbindliche und empfohlene Wildruhezonen im Kanton 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.

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Wildruhezonen


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format: octet-stream

de: In der Multergasse, der zentralen Einkaufsstrasse der Stadt St.Gallen, befindet sich seit 2020 ein Sensor der Firma hystreet, welcher die Frequenz des Passantenaufkommens erfasst. Der Datensatz zeigt das Passantenaufkommen auf Tagesbasis. Weitere, stündliche Visualisierungsmöglichkeiten finden Sie unter https://hystreet.com/locations/298

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de: Verkehr

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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


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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (xls)

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (fgb)

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Institutioneller Gliederung (turtle)

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

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".

budget

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dienststellen

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de: Wirtschaft und Finanzen


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

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


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de: Der Datensatz zeigt die verschiedenen Typen der öffentliche Beleuchtung der Stadt St.Gallen

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de: geschwindigkeit strassen langsamverkehr miv

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de: Realisierte Tempo 30-Zonen, mit Angabe Gebiet, Nr. und Einführungsdatum

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 bahnhof open-data-hack-stgallen fussganger

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

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

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

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erreichbarkeit

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open-data-hack-stgallen

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de: sensor real-time fussganger passanten aggregation

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de: Passantenfrequenz Vadianstrasse, Stadt St.Gallen (Höhe St.Galler Stadtwerke, Tagesaggregation) (fgb)

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de: Passantenfrequenz Vadianstrasse, Stadt St.Gallen (Höhe St.Galler Stadtwerke, Tagesaggregation) (jsonl)

de: Die Stadt St.Gallen verfügt an der Vadianstrasse (Höhe St.Galler Stadtwerke) über einen Sensor, der die Anzahl vorbeigehender Fussgänger misst. Dieser Datensatz zeigt die Anzahl Personen von rechts (Neumarkt) und links (Multergasse) kommend, sowie deren Summe. In diesem Datensatz werden die Sensormesswerte auf Tagesbasis aggregiert, weshalb der Datensatz täglich aktualisiert wird.

aggregation

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real-time

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tran

de: Verkehr

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: fullstand entsorgung offene-sensordaten sensor

de: Füllstandsensoren Glassammelstellen (Grünglas) Stadt St.Gallen (ov2)

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de: Füllstandsensoren Glassammelstellen (Grünglas) Stadt St.Gallen (gpx)

de: Die Stadt St.Gallen verfügt über Sensoren in verschiedenen Glassammelstellen der Stadt, welche den Füllstand der Container messen. Dieser Datensatz zeigt die Messwerte der Grünglas-Sammelstellen.

entsorgung

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fullstand

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offene-sensordaten

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sensor

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de: rechnung funktionale-gliederung finanzen funktionen

de: Budget der Stadt St.Gallen nach Funktionen (fgb)

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de: Budget der Stadt St.Gallen nach Funktionen (xls)

de: Der Datensatz zeigt das Budget seit 2023 der Stadt St.Gallen nach funktionaler Gliederung.

finanzen

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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: fullstand offene-sensordaten sensor entsorgung

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de: Füllstandsensoren Glassammelstellen (Braunglas) Stadt St.Gallen (gpx)

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de: Füllstandsensoren Glassammelstellen (Braunglas) Stadt St.Gallen (kml)

de: Die Stadt St.Gallen verfügt über Sensoren in verschiedenen Glassammelstellen der Stadt, welche den Füllstand der Container messen. Dieser Datensatz zeigt die Messwerte der Braunglas-Sammelstellen.