en: bacteria detritus carcass biogeochemical-cycling soil-biodiversity wolf yellowstone decomposition carrion fungi

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Site	ID for different carcasses across the Yellowstone Landscape
Location	Sampling location, either under carcass or control plot
Species	Indicating whether carcass was from bison or elk
Gender	Gener of carcass; F = female, M = male, ? = unknown
Lat	Latitude
Long	Longitude
DSK	Days since kill; in days
Soil.N	Soil N concentration (%)
Soil.C	Soil C concentration (%)
Veg.C	Vegetation C concentration (%); dominant grasses sampled
Veg.N	Vegetation N concentration (%); dominant grasses sampled
Veg.CtoN	Vegetation C to N ratio; dominant grasses sampled
Soil.resp	Soil respiration (g m-2 h-1)
soil.temp	Soil temperature (°C)
Soil.moist	Soil moisture (volumentric; %)
CRR	Cotton rotting rate
bacteria.richness	Bacteria richness
bacteria.diversity	Bacteria diverstiy
fungi.richness	Fungi richness
fungi.diversity	Fungi diversity
bacteria.abundance	Bacteria abundance
fungi.abundance	Fungi abundance

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

Paper Citation:

Risch, A.C., Frossard, A., Schütz, M., Frey, B., Morris, A.W., Bump, J.K. (accepted) Effects of elk and bison carcasses on soil microbial communities and ecosystem functions in Yellowstone, USA. (accepted). Functional Ecology
doi: ...

Methods
Study area and study sites
This study was conducted in YNP’s Northern Range (NR), located in north-western Wyoming and south-western Montana, USA (~44.9163° N, 110.4169° W). The NR expands over ~1000 km2 and features long cold winters and short dry summers. Grasslands and shrublands dominate the NR that is the home of large migratory herds of bison (winter counts 2017: ~3919 individuals; Geremia, Wallen, & White, 2017) and elk (~5349 individuals) as well as their main predators, approximately five packs of wolves with a total of 33 individuals (Smith et al., 2017). As part of a long-term research program within YNP, wolf predation has been studied since their reintroduction in 1995.
For our study, we received ground-truthed coordinates of bison and elk carcasses from winter 2016/17 (November 2016 through April 2017) from the YNP Wolf Project. Between June 20 and July 1, 2017, we visited 24 carcasses in total. At five sites, we could not sample as the carcasses were no longer found. In total we located remains (hairmats, rumen content, bones, teeth) of 19 adult male and female carcasses (7 bison, 12 elk; Supplementary Table 1). Live body weights of adult bison and elk are approximately 730 kg (male bison), 450 kg (female bison), 330 kg (male elk), and 235 kg (female elk, Meagher, 1973; Quimby & Johnson, 1951).
The kills and subsequent consumption happened between 34 and 173 days prior to our sampling (hereafter “days since kill”, DSK), for which we accounted in our statistics. Note that wolves and other scavengers consumed the soft tissue of the carcasses quickly, hence, there is close to no soft tissue left for decomposition as compared to an intact body left on the soil surface. The 19 carcass sites covered the extent of YNP’s NR, with both bison and elk carcasses showing similar distributions; elevation ranged from 1703 to 2884 m a.s.l. (Supplementary Fig 1 & Supplementary Table 1). The carcasses were all located in grassland or sage-brush shrubland, with or without sparsely scattered trees, and both bison and elk carcasses showed the same distribution of DSK. At each study site, we selected a reference plot (hereafter “control”) that was of comparable size, slope aspect and vegetation to the carcass location (hereafter “carcass”). The control was at least 10 m away (Danell, Berteaux, & Brathen, 2002; Melis et al., 2007) from the carcass itself to ensure the absence of potential direct and indirect carcass effects (paired design; (Bump, Webster, et al., 2009; Bump, Peterson, et al., 2009).

Ecosystem functions and soil properties
We randomly collected 50 g of mineral soil from three locations on both control and carcass plots to a depth of 5 cm with sterile techniques and gently mixed the material to obtain a composite sample. Half the soil sample was immediately bagged in plastic bags (whirl packs), stored in a cooler with ice packs (~5 ºC), sieved (2-mm) and frozen within 4-6 hours of collection to assess soil microbial communities. For this purpose, we extracted total genomic DNA from 0.5 g soil using the PowerSoil DNA Isolation Kit (Qiagen, Hilden, Germany). DNA concentrations were measured using PicoGreen (Molecular Probes, Eugene, OR, USA). PCR amplifications of partial bacterial small-subunit ribosomal RNA genes (region V3–V4 of 16S rRNA) and fungal ribosomal internal transcribed spacers (region ITS2) were performed as described previously (Frey et al., 2016). Each sample consisting of 40 ng DNA was amplified in triplicate and pooled before purification with Agencourt AMPure XP beads (Beckman Colter, Berea, CA, USA) and quantified with the Qubit 2.0 fluorometric system (Life Technologies, Paisley, UK). Amplicons were sent to the Genome Quebec Innovation Center (Montreal, Canada) for barcoding using the Fluidigm Access Array technology and paired-end sequencing on the Illumina MiSeq v3 platform (Illumina Inc., San Diego, CA, USA).
Quality control of bacterial and fungal reads was performed using a customized pipeline (Supplementary Table 2; Frey et al., 2016). Paired-ends reads were matched with USEARCH (Edgar & Flyvbjerg, 2015), substitution errors were corrected using Bayeshammer (Nikolenko, Korobeynikov, & Alekseyev, 2013) and PCR primers were trimmed (allowing for 1 mismatch, read length >300 bp for 16S and >200 bp for ITS primers) using Cutadapt (M. Martin, 2011). Sequences were dereplicated and singleton reads removed prior to clustering into operational taxonomic units (OTUs) at 97% identity using USEARCH (Edgar, 2013). The remaining centroid sequences were tested for the presence of ribosomal signatures using Metaxa2 (Bengtsson-Palme et al., 2015) or ITSx (Bengtsson-Palme et al., 2013). Taxonomic assignments of the OTUs were obtained using Bayesian classifier (Wang, Garrity, Tiedje, & Cole, 2007) with a minimum bootstrap support of 60% implemented in mothur (Schloss et al., 2009) by querying the bacterial and fungal reads against the SILVA Release 128 (Quast et al., 2013) and UNITE 8.0 (Abarenkov et al., 2010) reference databases for 16S and ITS OTUs, respectively.
Abundances of the bacterial 16S rRNA gene and fungal ITS amplicon were determined by quantitative real-time PCR (qPCR) on an ABI7500 Fast Real-Time PCR system (Applied Biosystems, Foster City, CA, USA) as described previously (Frossard et al., 2018). The same primers (without barcodes) and cycling conditions as for the sequencing approach were used for the 16S and ITS qPCR. Three standard curves per target region were obtained using tenfold serial dilutions of plasmids generated from cloned targets (Frey, Niklaus, Kremer, Lüscher, & Zimmermann, 2011). Data were converted to represent mean copy number of targets per gram of soil (dry weight).
The other half of the soil sample was bagged in paper, dried to constant weight at 60°C, passed through a 2 mm sieve and analyzed for total C and N concentration with a CE Instruments NC 2100 soil analyzer (CE Elantech Inc., Lakewood NJ, USA). We also collected 20 mature and undamaged leaves of the dominant grass species growing on control and carcass sites, but taxa were not recorded. The plant material was dried at 60°C, finely ground till homogenized and also analyzed to obtain total C and N concentrations. Soil temperature (10 cm depth) was measured with a waterproof digital thermometer (Barnstead International, Dubuque IA, USA) at three locations each at the control and carcass site. Soil moisture (0 – 10 cm depth) was measured with time domain reflectometry (Field-Scout TDR-100; Spectrum Technologies, Plainfield IL, USA) at five randomly chosen points on control and carcass sites. We measured soil respiration at five randomly chosen points at both control and carcass sites with a PP-Systems SRC-1 soil respiration chamber (closed circuit) attached to a PP-Systems EGM-4 infrared gas analyzer (PP-Systems, Amesbury, MA, USA). For each measurement the soil chamber (15 cm high; 10 cm diameter) was tightly placed on the soil surface, after clipping plants to avoid measuring plant respiration or photosynthesis. Measurements were conducted over 120 s.
In addition, we assessed the decomposition rates of standardized OM using the cotton strip assay (Latter & Howson, 1977; Latter & Walton, 1988). Cotton cloth tensile strength loss (CTSL) is a measure of decomposition, and an index to express the combined effect of soil microclimatic, physical, chemical and biological properties on decomposition while accounting for OM quality (Latter & Walton, 1988; Risch, Jurgensen, & Frank, 2007; Withington & Sanford Jr., 2007). We placed five 20 cm wide x 13 cm long sheets of 100% unbleached cotton cloth (American Type SM 1/18’’, Warp: 34/1, Weft: 20/1, Weave plain, 29.5 picks/cm warp, 22 picks/cm weft, 237 g/m2; Daniel Jenny & Co., Switzerland;) at each carcass and control site vertically into the soil by making slits with a flat spade to a depth of 12 cm. We inserted each cloth with the spade, and then pushed the slit closed to assure tight contact with the soil. The cloths were retrieved after 18 to 27 days. After retrieval, the cloths were air-dried, remaining soil gently removed by hand, and 1.5 cm wide strips were cut at the 3.5-5.0 cm (top) and the 9-10.5 cm (bottom) soil depth. The strips were equilibrated at 50 % relative humidity and 20°C for 48 hours (climate chamber) prior to strength testing (Scanpro Awetron TH-1 tensile strength tester; AB Lorentzen and Wettre, Kista, Sweden). Cotton rotting rate (CRR) = (CTScontrol - CTSfinal/CTSfinal)1/3 * (365/t), where CTScontrol is the cotton tensile strength of a control cloth and CTSfinal the cotton tensile strength of the incubated sample, t is the incubation period in days. Control cloths were inserted into the ground and immediately retrieved to account for tensile strength loss associated with cloth insertion. We averaged the CRR of top and bottom strips for further analyses as no difference was found between the two. All sampling and cloth insertion took place between June 20 and July 1, 2017, cloths were retrieved between July 17 and 20, 2017. Soil respiration, average CRR, vegetation N concentration and vegetation C:N ratio are defined as ecosystem functions, soil C and N concentration, soil temperature and moisture as soil abiotic properties, and bacterial and fungal richness (number of taxa), diversity (Shannon) and abundance as soil biotic properties.

Statistical analyses
Univariate analyses for ecosystem functions, soil biotic and abiotic properties
We tested whether individual ecosystem functions, soil biotic and abiotic properties differed between carcass and control (“Location”), bison and elk (“Species”) and days since kill (“DSK”). For this purpose, we used linear mixed effect models (LMM, “nlme” package v 3.1 – 131.1 in R v 3.4.4; Pinheiro, Bates, DebRoy, & Sarkar, 2018; R Core Team, 2019) with Location, Species, Location x Species and DSK as fixed effects. Site was included as random effect to account for the paired design. We developed a separate model for all dependent variables. All but bacterial richness, fungal richness, fungal diversity and vegetation N concentration were natural-log transformed to meet model assumptions. For each LMM, we calculated contrasts to assess the specific comparisons we were interested in with the “lsmeans” package v 2.27-62 (Lenth & Love, 2018): 1) carcass vs control, 2) carcass bison vs control bison, and 3) carcass elk vs control elk. We also tested whether we had differences between bison and elk carcasses or the sites where bison and elk were killed and included contrasts 4) carcass bison vs carcass elk and 5) control bison vs control elk.
We calculated the log response ratio (LRR = ln[carcass/control]) to obtain carcass effects for all variables for both species separately. LRR < 0 indicates higher value at control compared to carcass, LRR > 0 indicates higher values at carcass compared control. We used LRRs for visualization and to assess spatial patterns in carcass effects across YNP. For this purpose we calculated the Moran’s I statistic for each ecosystem function, soil biotic and abiotic property based on a latitude-longitude matrix with the “moran.test” function in the “spdep” package version 1.1-3 (Bivand et al., 2019).
Multivariate analyses
Rare OTUs, defined as OTUs with a low abundance of reads, were retained in multivariate methods because they only marginally influence these analyses (Gobet, Quince, & Ramette, 2010). Bray–Curtis dissimilarity matrices were generated based on square-root-transformed matrices. We used Principal Coordinate Analyses (PCoA) to assess how soil bacterial and fungal communities differed between control and carcass of bison and elk (“vegan” package v 2.5-4, Oksanen et al., 2019). We then extracted PCoA axes scores 1 and 2 and used LMM (“nlme” package) with Location, Species, Location x Species and DSK as fixed effects. Site was, again, included as random effect. We again calculated the contrasts as described above using the “lsmeans” package. We also assessed how ecosystem functions, and soil abiotic and biotic properties were related to the soil bacteria and fungi community structure associated with bison and elk control and carcasses using the “envfit” function in the “vegan” package (Oksanen et al., 2019).
Indicator species analyses were performed using the multipatt function implemented in the “indicspecies” package version 1.7.6 with 100000 permutations (De Caceres & Jansen, 2016). This step allowed to identify OTUs that led to changes in multivariate patterns between control and carcass of both bison and elk separately (De Cáceres, Legendre, & Moretti, 2010). The multipatt function uses a point biserial correlation coefficient statistical test. Indicator OTUs were defined as bacterial and fungal OTUs with more than 50 sequences, i.e., removing rare taxa and taxa with low abundances containing little indicator information (Rime et al., 2015) and that were significantly correlated with Location (p < 0.05, correlation coefficient > 0.3). A heatmap of these OTUs were generated with the vegan and ggplot2 packages. The indicator analyses were performed in R version 3.3.3 (R Core Team, 2017).

References
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en: Elk and bison carcasses in Yellowstone, USA


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This repository contains extensive data for the European Alps:
  - Observations of ~3,500 plant species
  - Climate (1-km), soil (100-m) and land cover predictors (1km); current and future scenarios (28 CMIP6-GCMs, 2 land cover change and 3 dispersal scenarios i.e., unlimited, no and realistic vegetation dispersal)
  - Flora migration rates (categorical) and ecological preferences (continuous indicator values)
  - Regional maps of barriers to migration and water bodies at 100-m resolution
  - Sampling effort, distance to roads and cities predictors at 100-m resolution
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  - Present and future conservation recommendations at 1-km resolution (26 current and future strategies)
  - Phylogenetic data and functional traits of ~2,000 plants (raw data and classification trees)
  - All scripts, data and plots used for the analyses, including a singularity container (mini-linux) to run them

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en: Data on soils, tree biomass, plant nutrients, rock mineralogy, climate of treeline ecosystems in Khibiny mountains, Kola Penninsula, Russia

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en: Data on soil nutrients and charcteristics, tree and understory biomass, foliage nutrients, mineralogy, soil temperature and moisture along an elevation gradient from boreal forest to mountain tundra in teh Khibiny mountains (Kola Penninsula, Russia). Samples were taken along two gradients at 7 elevation level either under tree canopy (tree) and in open areas (open).

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This file contains the anonymous answers to the survey for the case study in the protective forest, Val Mesolcina, GR, Switzerland within the BAFU Project "Wenn Risiken kumulieren - Analyse und Umgang mit unerwarteten Ereignissen und kombinierten Risiken".
The survey consists of two parts, based on different concepts: "top-down" and "bottom-up". Answers for both concepts are available in two different worksheets within the Excel file.

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This dataset contains the results of a case study analysing the potential impacts of a compound meteorological extreme event on the protective forest in the Val Mesolcina. These impacts were assessed in an experts survey. 29 Experts from practice, administration and science estimated the probabilities for a loss of the protective function due to a drought-related compound extreme event based on different hazard scenarios. The experts not only assessed these probabilities but also provided estimates about the reliability of the scenarios, other socio-economic consequences and options for adaptation.
This dataset contains the following information:
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- A detailed description of the study site and survey instructions
- Link to the project website wit illustrations for each individual question of the survey

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extreme-events

display_name: extreme-events

forest-fire

display_name: forest-fire

natural-hazards

display_name: natural-hazards

protection-forest

display_name: protection-forest

protective-effect

display_name: protective-effect

en: Experts survey protective forest and combined extremes in Val Mesolcina


weather-station-klosters

maintainer: Maxime Hervo

title_for_slug: weather-station-klosters

en: precipitation weather wind temperature klosters raclets

en: Weather Station Klosters

media_type: application/zip

en: All in one weather station measuring temperature (°C), humidity (%), wind (m s‾ ¹) and precipitation type. The time format is: number of days from January 0, 0000, UTC.

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: A weather station (Lufft WS600) measured meteorological parameters at Klosters (LON: 9.880413, LAT: 46.869019). Detailed information on the specifications can be found [here](https://www.lufft.com/products/compact-weather-sensors-293/ws600-umb-smart-weather-sensor-1832/productAction/outputAsPdf/).

klosters

display_name: klosters

precipitation

display_name: precipitation

raclets

display_name: raclets

temperature

display_name: temperature

weather

display_name: weather

wind

display_name: wind

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

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

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

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

en: Land use projections and services for Switzerland


maintainer: Adam Winstral

en: jim jules-investigation-model snow-simulation snow-depth snow

en: Station forcing data

en: All forcing data need to run JIM at HS and SWE stations. These are data downscaled directly from COSMO NWP data (WY14, WY15) and further enhanced by additional station observations of snow depth (HS) and air temperature (Ta) in WY17. Further information can be found in README file. Note that in WY14 and WY15, shortwave radiation was not split into direct and diffuse (not necessary for JIM) and that the default method in JIM for splitting precipitation phase was used. In WY 17, direct and diffuse were combined as input to JIM and JIM was forced with pre-processed liquid and solid precipitation phases.

en: DEM

media_type: text/plain

en: 1-km resolution DEM used for downscaling gridded NWP data to stations and for distributing BDE evaluations at HS-stations to SWE-stations

format: TXT

mimetype: text/plain

en: HS and SWE observations

en: Automated (HS) and manual (SWE) data used to evaluate model simulations

en: File/data descriptor

en: These data were used to drive and evaluate Jules Investigation Model (JIM) snow simulations. The data provided are the forcing data used for the "deterministic" runs as described in Winstral et al., 2019. The bias-detecting ensemble (Winstral et al., 2019) used observed snow depths (HS) to detect biases in these deterministic simulations related to precipitation and energy inputs to JIM. Simulations that included the BDE evaluations substantially improved JIM simulations.

jim

display_name: jim

jules-investigation-model

display_name: jules-investigation-model

snow

display_name: snow

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-simulation

display_name: snow-simulation

en: Meteorological data used to develop and validate the bias-detecting ensemble (BDE)


maintainer: Dominique Weber

en: land-use sentinel-2 grassland management use-intensity mowing remote-sensing landsat

en: Preview number of grassland management events 2020

media_type: image/png

en: Spatial distribution of the number of management events for Switzerland and for three zoomed-in regions (a, b, c). The three zoomed-in regions show different grassland-use intensities, which are reflected in the distribution of management frequency (Weber et al., 2023; IN REVIEW)

format: PNG

en: Grassland-use intensity map 2019

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2019. See readme file for more details.

en: Grassland-use intensity map 2020

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2020. See readme file for more details.

en: Preview time of 1st grassland management event 2020

en: Spatial distribution of the timing (day of year; DOY) of the first management event for Switzerland and for three zoomed-in regions (a, b, c). The three zoomed-in regions show different grassland-use intensities, which are reflected in the timing of the first event of the year (Weber et al., 2023; IN REVIEW)

en: Webcam-based reference data

en: Webcam-based reference data from 2020 and 2021 (see readme).

format: SERVICE

en: Readme

en: Metadata and description of the maps and webcam-based reference data.

en: Grassland-use intensity map 2021

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2021. See readme file for more details.

en: Grassland-use intensity map 2018

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2018. See readme file for more details.

en:
A rule-based algorithm [(Schwieder et al., 2022)](https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112795) was used to produce annual maps for 2018–2021 of grassland-management events, i.e. mowing and/or grazing, for Switzerland using Sentinel-2 and Landsat 8 satellite time series. All satellite images were processed with the [FORCE](https://force-eo.readthedocs.io) framework.

The resulting maps provide information on the number and timing of grassland-management events at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland. For the final maps, permanent grasslands were masked using a variety of land-use layers, according to [Huber et al. (2022)](https://doi.org/10.1002/rse2.298) but replacing the crop mask with the agricultural-use data from the cantons.

We assessed the detection of management events based on independent reference data, which we acquired from daily time series of publicly available webcams that are widely distributed across Switzerland. We further tested the ecological relevance of the generated intensity measures in relation to nationwide biodiversity data (see [Weber et al., 2023](https://doi.org/10.1002/rse2.372)).

The webcam-based reference data used for verification was subsequently added on 14.02.2024.

grassland

display_name: grassland

landsat

display_name: landsat

management

display_name: management

mowing

display_name: mowing

remote-sensing

display_name: remote-sensing

use-intensity

display_name: use-intensity

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: Grassland-use intensity maps for Switzerland


maintainer: Roksolana Petrovska

en: regeneration dominance shade-tolerance fagus mortality-rate lar acer

en: The R-script of survival analysis for accelerated failure time model

en: Mortality of regeneration

media_type: text/csv

en: Acer platanoides, Acer pseudoplatanus and Fagus sylvatica living and dead juveniles (0-500 cm in height) grown in the deep shade of a prime beech-dominated forest.

format: CSV

en:
 One individual per species, vitality class (low and high) and height class (eight classes: 0–10, 11–20, 21–35, 36–60, 61–90, 91–130, 131–200 and 201–500 cm) was randomly selected and harvested in each of the six plots. This resulted in a sample of 82, 80 and 89 living individuals of A. platanoides, A. pseudoplatanus and F. sylvatica, respectively.

 Additionally stems of dead Acer spp. and F. sylvatica trees that had died within the last three years (2015–2018) were randomly harvested, matching the height classes of the harvested living trees wherever possible. In total, 179 dead young trees (60 A. platanoides, 72 A. pseudoplatanus and 47 F. sylvatica) were collected.

 Variables:
* species_code: a_pla - Acer platanoides, a_pse - Acer pseudoplatanus, f_syl - Fagus sylvatica
* species: as above
* dummy: 0 - living individual, 1 - dead individual
* LAR_cm2_g: leaf area ratio or ratio of leaf area to total plant biomass, [cm2/g]
* tree_age: in years
* avg_ring_micron: average width of the last 5 rings in tree life excluding the last ring
* dry_mass_g: aboveground and belowground biomass
* DLI: direct light index (measured only under living individuals)
* BLI: diffuse light index (measured only under living individuals)
* GLI: global light index

acer

display_name: acer

dominance

display_name: dominance

fagus

display_name: fagus

lar

display_name: lar

mortality-rate

display_name: mortality-rate

regeneration

display_name: regeneration

shade-tolerance

display_name: shade-tolerance

en: Mortality of regeneration: Acer spp. and Fagus sylvatica


maintainer: Esther Frei

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

mimetype: application/x-zip-compressed

en:
 Background information

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

 Experiment description

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

 Data description

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

afforestation

display_name: afforestation

long-term-experiment

display_name: long-term-experiment

mountain-forest

display_name: mountain-forest

stillberg

display_name: stillberg

treeline

display_name: treeline

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


maintainer: Franziska Gerber

en: antarctica surface-mass-balance blowing-snow cryowrf reproducibility

en: Processed WRF output (run with Noah-MP land surface model) used for the analysis and the figures in the paper.

en: Python scripts to reproduces figures in Gerber et al., 2022, revised

en: Static input data from the WRF simulations (used in the python scripts in Scripts_Reproducibility).

en: Namelist and input files and information to run the WRF and CRYOWRF simulations used in the paper.

en: Python scripts to reproduces figures in Gerber et al., 2022, submitted.

en: Processed CRYOWRF output used for the analysis and the figures in the paper.

en:
This dataset contains data and scripts for "CRYOWRF - a validation and the effect of blowing snow on the Antarctic SMB" (Gerber et al., submitted).

* Simulation_setup: Namelists and input information to run the simulation. Some input files need to be downloaded from Sharma et a., 2021.
* Static_input: Static topography input file of WRF (geo_em.d01).
* WRF_27km_NoahMP: Preprocessed WRF output of the simulation run with the WRF using the surface parameterization Noah-MP to reproduce the figures and results in the paper.
* WRF_27km_CRYOWRF: Preprocessed WRF output of the simulation run with CRYOWRF to reproduce the figures and results in the paper.
* Scripts_Reproducibility: Python scripts to reproduce the figures and results in the paper.

Note:

* To run some of the scripts Atmospheric Weather station data needs to be prepared using Gerber and Lehning, 2022.
* AWS data is not provided and needs to be downloaded from the corresponding databases. Please make sure to comply with the respective terms and conditions.

antarctica

display_name: antarctica

blowing-snow

display_name: blowing-snow

cryowrf

display_name: cryowrf

reproducibility

display_name: reproducibility

surface-mass-balance

display_name: surface-mass-balance

en: Reproducibility dataset for CRYOWRF validation


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

format: WMS

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

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


kantonales-schutzinventar-ksi

title_for_slug: kantonales-schutzinventar-ksi

fr: denkmalinventar baudenkmal

de: denkmalinventar baudenkmal

en: denkmalinventar baudenkmal

it: denkmalinventar baudenkmal

fr: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

de: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

en: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

it: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

format: WFS

fr: Kantonales Inventar geschützter Bauten

de: Kantonales Inventar geschützter Bauten

en: Kantonales Inventar geschützter Bauten

it: Kantonales Inventar geschützter Bauten

fr: Kantonales Inventar geschützter und schützenswerter Bauten

spatial: Kanton Schwyz (SZ)

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.

value: SZ-Kt Geoinformation - Geocat Harvester

fr: Kantonales Schutzinventar KSI

de: Kantonales Schutzinventar KSI

en: Kantonales Schutzinventar KSI

it: Kantonales Schutzinventar KSI


de: bodennutzung bodenbedeckung vegetation bgdi-bundesgeodaten-infrastruktur luftbild

label: GEOSTAT ist das BFS-Kompetenzzentrum für Geoinformation und digitale Bildverarbeitung.

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

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

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

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

fr: Geodata (csv)

de: Geodata (csv)

en: Geodata (csv)

it: Geodata (csv)

protocol: WWW:DOWNLOAD:TEXT, semicolon separated (CSV)

fr: Liste des variables

de: Variablenliste

en: List of variables

fr: Service WMS-IFDG, couche "Statistique de la superficie standard"

de: WMS-BGDI Dienst, Layer "Arealstatistik Standard"

en: WMS-FSDI service, layer "Land use statistics standard"

it: Servizio WMS-IFDG, strato "Statistica della superficie standard"

fr: Service WMTS-IFDG, couche , Layer "Statistique de la superficie standard"

de: WMTS-BGDI Dienst, Layer "Arealstatistik Standard"

en: WMTS-FSDI service, layer "Land use statistics standard"

it: Servizio WMTS-IFDG, strato "Statistica della superficie standard"

format: WMTS

fr: Géodonnées

de: Geodaten

en: Geodata

fr: RESTful API de geo.admin.ch

de: RESTful API von geo.admin.ch

en: RESTful API from geo.admin.ch

it: RESTful API da geo.admin.ch

format: API

fr: Utilisation du sol selon 72 catégories de base, agrégées en 27 ou 17 classes et 4 domaines principaux, relevée par interprétation visuelle de points d’échantillonnage distants de 100m et affichés sur des images aériennes digitales en 3 dimensions. On relève de manière distincte depuis 1979 la couverture et l’utilisation du sol, de sorte que chaque point d'échantillonnage se voit assorti de deux codes. On peut ainsi soit considérer seuls le type de couverture ou le mode d'utilisation, soit combiner ces deux caractères. La nomenclature standard (NOAS04) selon 17 classes est représentée ici visuellement.

de: Bodennutzungsdaten nach 72 Grundkategorien, aggregiert in 27 oder 17 Klassen und 4 Hauptbereichen, erhoben durch visuelle Interpretation von Stichprobenpunkten eines regelmässigen 100m-Rasters auf dreidimensional dargestellten, digitalen Luftbildern. Die Bodenbedeckung und Bodennutzung werden seit 1979 getrennt erhoben, sodass pro Stichprobenpunkt zwei Informationen verfügbar sind, welche sowohl einzeln (als «reine» Nutzung und Bedeckung) als auch in nahezu beliebigen Kombinationen ausgewertet werden können. Die Standardnomenklatur (NOAS04) nach 17 Klassen wird hier visuell dargestellt.

en: Land use data in 72 basic categories, aggregated into 27 or 17 classes and 4 main categories, obtained by visual interpretation of sample points from a regular 100-metre grid on three-dimensional, digital aerial photographs. Land use and land cover are surveyed separately since 1979, making two items of information available for each sample point, which could be evaluated individually (as "pure" use and coverage) and in almost any combination. The standard nomenclature (NOAS04) according to 17 classes is shown here visually.

it: Utilisation du sol selon 72 catégories de base, 17 et 27 classes, et 4 domaines principaux, relevée par interprétation visuelle de points d’échantillonnage distants de 100m et affichés sur des images aériennes digitales en 3 dimensions. Pour la première fois, on relève de manière distincte la couverture et l’utilisation du sol , de sorte que chaque point d'échantillonnage se voit assorti de deux codes. On peut ainsi soit considérer seuls le type de couverture ou le mode d'utilisation, soit combiner ces deux caractères. La nouvelle nomenclature 2004 (NOAS04) compte 72 catégories de base, qui garantissent dans une large mesure la comparabilité avec la nomenclature 1992 (NOAS92).

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.

political_level: confederation

fr: Statistique de la superficie selon nomenclature standard NOAS04

de: Arealstatistik nach Standardnomenklatur NOAS04

en: Land use statistics based on the standard nomenclature NOAS04

it: Statistica della superficie secondo la nomenclatura standard NOAS04


regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

fr: Service WMS-IFDG, couche "Statistique de la superficie couverture"

de: WMS-BGDI Dienst, Layer "Arealstatistik Bedeckung"

en: WMS-FSDI service, layer "Land use statistics cover"

it: Servizio WMS-IFDG, strato "Statistica della superficie copertura"

fr: Service WMTS-IFDG, couche , Layer "Statistique de la superficie couverture"

de: WMTS-BGDI Dienst, Layer "Arealstatistik Bedeckung"

en: WMTS-FSDI service, layer "Land use statistics cover"

it: Servizio WMTS-IFDG, strato "Statistica della superficie copertura"

fr: Couverture du sol selon 27 catégories de base, relevée par interprétation visuelle de points d’échantillonnage distants de 100m et affichés sur des images aériennes digitales en 3 dimensions. Les catégories de base sont ici représentées visuellement sous la forme d'une agrégation en 10 catégories principales.

de: Bodenbedeckungsdaten nach 27 Grundkategorien, erhoben durch visuelle Interpretation von Stichprobenpunkten eines regelmässigen 100m-Rasters auf dreidimensional dargestellten, digitalen Luftbildern. Die Grundkategorien werden hier in Form einer Aggregation in 10 Hauptbereiche visuell dargestellt.

en: Land cover data in 27 basic categories, obtained by visual interpretation of sample points from a regular 100-metre grid on three-dimensional, digital aerial photographs. The basic categories are visualized here in the form of an aggregation into 10 main categories.

it: Dati sul rivestimento del suolo secondo 27 categorie di base e 6 settori principali, rilevati attraverso l'interpretazione visiva di punti di campionamento di una griglia regolare da 100m su immagini aeree rappresentate in modo tridimensionale e digitali. Il rivestimento e l'utilizzo del suolo sono stati rilevati separatamente, per cui per ogni punto di campionamento sono disponibili due informazioni che possono essere analizzate sia singolarmente che in combinazioni a scelta.

value: BFS – Geocat Harvester

fr: Statistique de la superficie selon la nomenclature de la couverture du sol NOLC04

de: Arealstatistik nach Bodenbedeckungsnomenklatur NOLC04

en: Land use statistics based on the land coverage nomenclature NOLC04

it: Statistica della superficie secondo la nomenclatura standard NOLC04


regi

it: Regioni e città

en: Environment

it: Ambiente

fr: Grundwasserkarte Mittelwasserstand

de: Grundwasserkarte Mittelwasserstand

en: Grundwasserkarte Mittelwasserstand

it: Grundwasserkarte Mittelwasserstand

fr: Grundwasserkarte Hochwasserstand

de: Grundwasserkarte Hochwasserstand

en: Grundwasserkarte Hochwasserstand

it: Grundwasserkarte Hochwasserstand

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Grundwassergebiete, Grundwassermächtigkeiten, Grundwassergleichen, Grundwasserstockwerke, Fliessrichtungen, Quellhorizonte

spatial: Kanton Zürich

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

de: Geoinformation Kanton Zürich

en: Department of Geoinformation of the Canton of Zurich

it: Dipartimento della geoinformazione del Cantone di Zurigo

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

en:
The department of geoinformation is the geospatial competency center of the Canton of Zurich.
We coordinate the acquisition of geodata within the cantonal territory and provide public, private, and government sectors with data of outstanding quality.

de: Die Abteilung Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Zürich. Wir versorgen Gesellschaft, Wirtschaft und öffentliche Verwaltung mit qualitativ hochstehenden Geodaten und Informationen über den Kanton Zürich.

it: La divisione della geoinformazione è il centro d'eccellenza del Cantone di Zurigo per dati georeferenziati. Mettiamo a disposizione dati geografici e informazioni di alta qualità per l'economia, la società e la pubblica amministrazione su tutto il cantone.

value: ZH - Geocat Harvester

fr: Grundwasservorkommen

de: Grundwasservorkommen

en: Grundwasservorkommen

it: Grundwasservorkommen


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

de: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Die Beobachtungen der Untersuchung von 1990 wurden in einer 4th-Dimension-Datenbank erfasst, während die Untersuchung von Wolf tabellarisch (Excel) festgehalten wurde. Die untersuchten Flächen von Walter wurden auf Übersichtsplänen 1:5'000 eingezeichnet. Flächen mit geschützten Arten (1 bis 3 Artkombinationen) wurden als eigentliche Inventarflächen ausgeschieden, während die anderen Flächen nur in einem Untersuchungsperimeter zusammengefasst und nicht weiter differenziert wurden. Bei Wolf hingegen wurden nur die jeweiligen Perimeter durch die Form von natürlichen Inventarflächen oder durch die Angabe von Kreisradien erfasst. Die Flächen von Walter wurden im GIS so gut als lesbar ab sehr schlechten schwarzweissen Übersichtsplan-Kopien digitalisiert. Die Flächen der Untersuchung Wolf wurden einerseits als Inventarflächen digitalisiert und andererseits durch die automatische Generierung von Kreisflächen gewonnen. Die Attributschemen der zwei Erfassungen wurden zu einem Schema zusammengefasst und als neuer GIS-Punktdatensatz exportiert. Anschliessend wurde der GIS-Punktdatensatz soweit als möglich mit den Flächen verknüpft. Als Verknüpfungskriterien wurden die räumliche Überlagerung und/oder vergleichbare Attributwerte von nahe beieinander liegenden Objekten berücksichtigt. Das Heuschreckeninventar besteht daher aus zwei Datensätzen sowie einer Beziehungstabelle zwischen Flächen und Artenbeobachtungspunkten: • Inventarflächen • Beobachtungspunkte in den Inventarflächen Gemeinden Untersuchung Walter: Altikon, Bassersdorf, Benken, Boppelsen, Bülach, Bubikon, Dietlikon, Eglisau, Elsau, Embrach, Glattfelden, Gossau, Hausen a.A., Hinwil, Hombrechtikon, Humlikon, Hüntwangen, Illnau-Effretikon, Kleinandelfingen, Knonau, Laufen-Uhwiesen, Maur, Mönchaltorf, Oberglatt, Otelfingen, Rümlang, Schönenberg, Sternenberg, Uster, Volketswil, Wasterkingen, Weiach, Wetzikon, Will, Wila Gemeinden Untersuchung Wolf: Bubikon, Dachsen, Dürnten, Fällanden, Flaach, Greifensee, Hombrechtikon (ohne Lützelsee und Umgebung), Illnau-Effretikon, Kleinandelfingen, Lindau, Marthalen, Ossingen, Rheinau, Schwerzenbach, Truttikon

fr: Heuschrecken - Inventar (1990/98)

de: Heuschrecken - Inventar (1990/98)

en: Heuschrecken - Inventar (1990/98)

it: Heuschrecken - Inventar (1990/98)


zustandigkeiten-wasserbau

title_for_slug: zustandigkeiten-wasserbau

de: gewasser seen gewasserunterhalt werkhofe planung bau hochwasserruckhaltebecken

en: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Zuständigkeiten der Abteilung Wasserbau, Sektionen 'Gewässerunterhalt', 'Beratung und Bewilligung' (Wasserbauanliegen, Erstberatung und Baugesuche), Planung' (Gewässerraumfestlegung und raumplanerische Geschäfte) und 'Gewässernutzung' (Bewilligungen Stehgewässer).

fr: Bei den kantonalen Gewässern besteht (abgesehen von den Konzessionsstrecken der Wasserkraftwerke) eine Unterhaltspflicht von Seiten des Kantons, welche in einem RRB 1993 sowie mit 2 Ergänzungen dazu festgelegt wurde. Die rund 406 km Fliessgewässer sowie die 3 Hauptseen (Zürich, Greifen- Pfäffikersee) werden von den 6 Werkhöfen der Sektion Gewässerunterhalt vom AWEL Wasserbau unterhalten. Dies umfasst Uferpflege, kleine Reparaturen, Kontrollen und Beseitigung/Meldung von allfälligen Wassergefahren Der Datensatz enthält die Zuständigkeitsgebiete der einzelnen Werkhöfe sowie deren zuständigen Personen. Daneben sind die Zuständigkeiten der weiteren Sektionen Planung (Gewässerraum, Revitalisierung, Nutzungsplanung), Bau (Wasserbauprojekte an kantonalen Gewässern), Ufer- und Gewässernutzung (Bewilligungen an Fliess- und Stehgewässer) sowie Kommunaler Wasserbau (Beratungen) der Abteilung Wasserbau aufgelistet, welche neben den kantonalen auch die kommunalen Gewässer (Fliess- und Stehgewässer), Hochwasserrückhaltebecken sowie Seebauten und Konzessionsland umfasst.

fr: Zuständigkeiten Wasserbau

de: Zuständigkeiten Wasserbau

en: Zuständigkeiten Wasserbau

it: Zuständigkeiten Wasserbau


regi

fr: Régions et villes

envi

fr: Environnement

fr: Höhendaten, abgeleitet von LiDAR-Daten (2017 Bund, 2014 ZH): Digitales Terrainmodell (DTM) Relief (Terrainschummerung/Hillshade) des Digitalen Terrainmodells (DTM Relief) Digitales Oberflächenmodell (DOM) Relief (Oberflächenschummerung/Hillshade) des Digitalen Oberflächenmodells (DOM Relief) Isohypsen 1m Isohypsen 5m Isohypsen 10m Für die aktuellste Version der genannten Layer bleibt der Layer-Name konstant: dom, dtm, dtm_relief, dom_relief, hoehenlinien1, hoehenlinien5, hoehenlinien10 Zusätzlich zur aktuellsten Version sind für DOM, DTM, DOM Relief und DTM Relief die älteren Versionen als Layer verfügbar. Im Moment ist die aktuellste Version aus dem Jahr 2017/2018 (Befliegung Bund), die ältere Version aus dem Jahr 2014 (Befliegung Kanton Zürich).

fr: Im Projekt "Luftaufnahmen42" wird durch die Abteilung Geoinformation des Amts für Raumentwicklung ARE des Kantons Zürich alle vier Jahre ein hochauflösendes Laserscanning (LIDAR, Mittlere Punktedichte von 8 Pkt/m2) zur Erstellung des digitalen Oberflächenmodells (DOM ZH) sowie des digitalen Terrainmodelles (DTM ZH) angefertigt. Es zeigt die Erdoberfläche mit allen beständigen und sichtbaren Landschaftselementen wie Boden, Bewuchs, Wälder, Hochbauten und weiteren Kunstbauten. Im Gegensatz dazu bildet das DTM ZH (GIS-ZH Nr. 298) die Erdoberfläche am Boden ab. Ganzes Kantonsgebiet inkl. 500 m Buffer.

fr: Digitales Oberflächenmodell (DOM) - 2014


generalisierte-gemeindegrenzen

title_for_slug: generalisierte-gemeindegrenzen

de: gemeinden gemeindegrenzen administrative grenzen hoheitsgrenzen generalisiert

it: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Diese Daten sind mittels Generalisierung der Grenzverläufe aus den Gemeinden 1:5000 abgeleitet und eignen sich für Darstellungen im Massstabsbereich ca. 1:100'000 bzw. für Format ca. A1.

fr: Generalisierte Gemeindegrenzen

de: Generalisierte Gemeindegrenzen

en: Generalisierte Gemeindegrenzen

it: Generalisierte Gemeindegrenzen


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: naturwaldreservate sonderwaldreservate nutzungsverzicht langfristiger-schutz mcpfe walddynamik

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Naturwaldreservate im Kanton Zürich sind durch Verträge langjährig gesicherte Waldflächen, in denen weitestgehend auf Pflegeeingriffe verzichtet wird (Typ MCPFE1_2), um sie den natürlichen Alterungs- und Zerfallsprozessen zu überlassen. Dadurch erhöht sich der Alt- und Totholzanteil und die Strukturvielfalt, welche spezialisierten Tier- und Pflanzenarten Lebensraum bietet. Sonderwaldreservate (Typ: MCPFE1_3) lassen gezielte Eingriffe zur Biodiversitätsförderung zu. Sie sind entweder langjährig vertraglich gesichert oder als Waldteile mit Reservatscharakter durch überkommunale Schutzanordnungen geschützt.

fr: Waldreservate - Geolion Eintrag in Bearbeitung


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

de: av nomenklatur

fr: Die Daten der amtlichen Vermessung (AV) und der daraus erstellte Plan für das Grundbuch (PfdGB) sind die Grundlage für die Aufnahme und Beschreibung der Grundstücke im Grundbuch (Art. 950 ZGB). Zudem sind die AV-Daten die Georeferenzdaten für Bund, Kanton und Gemeinden sowie Wirtschaft, Wissenschaft und Dritten zur Gewinnung von Geoinformationen (Art. 1 VAV). Die Erfassung, Verwaltung und Nachführung der AV-Daten erfolgt dezentral bei den zuständigen Nachführungsstellen pro Gemeinde. Als projektierte Objekte werden in Mutation stehende Grundstücke sowie projektierte Bauten ab Baufreigabe geführt. Ausgeführte Bauten und Anlagen sind innerhalb eines Jahres seit der Bauvollendung in der AV nachzuführen. Nach der Nachführung sind die AV-Daten durch die Nachführungsstellen innerhalb einer Woche an das zentrale Datenportal Kanton Zürich hochzuladen. Inhalt und die Datenstruktur der amtlichen Vermessung (AV) sind im Datenmodell DM01AVZH24 definiert. Der AVWMS basiert auf dem vereinfachten Datenmodell MOpublicZH. Die Informationsebenen von AVWMS (MOpublicZH): - Fixpunkte: Dauerhaft versicherte Referenzpunkte zum Koordinatenbezugsrahmen LV95 - Bodenbedeckung: Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald etc. - Einzelobjekte: Gebäudeteile, Mauer, Brücke, Masten etc. - Nomenklatur: Ortsnamen, Flurnamen - Liegenschaften: Grenzpunkte, Grundstücke, selbständige und dauernde Rechte - Rohrleitungen: Hochdruckleitungen für Gas und Öl - Hoheitsgrenzen: Gemeinde-, Bezirks-, Kantons-, Landesgrenzen - Gebäudeadressen: Hausnummer, Strassen, Postleitzahl und Ortschaften Dokumentation https://www.cadastre.ch/de/manual-av/service/mopublic.html

fr: Die Daten der amtlichen Vermessung (AV) und der daraus erstellte Plan für das Grundbuch (PfdGB) sind die Grundlage für die Aufnahme und Beschreibung der Grundstücke im Grundbuch (Art. 950 ZGB). Zudem sind die AV-Daten die Georeferenzdaten für Bund, Kanton und Gemeinden sowie Wirtschaft, Wissenschaft und Dritten zur Gewinnung von Geoinformationen (Art. 1 VAV). Die Erfassung, Verwaltung und Nachführung der AV-Daten erfolgt dezentral bei den zuständigen Nachführungsstellen pro Gemeinde. Als projektierte Objekte werden in Mutation stehende Grundstücke sowie projektierte Bauten ab Baufreigabe geführt. Ausgeführte Bauten und Anlagen sind innerhalb eines Jahres seit der Bauvollendung in der AV nachzuführen. Nach der Nachführung sind die AV-Daten durch die Nachführungsstellen innerhalb einer Woche an das zentrale Datenportal Kanton Zürich hochzuladen. Inhalt und die Datenstruktur der amtlichen Vermessung (AV) sind im Datenmodell DM01AVZH24 definiert. Der AVWMS basiert auf dem vereinfachten Datenmodell MOpublicZH. Die Informationsebenen von AVWFS (MOpublicZH): - Fixpunkte: Dauerhaft versicherte Referenzpunkte zum Koordinatenbezugsrahmen LV95 - Bodenbedeckung: Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald etc. - Einzelobjekte: Gebäudeteile, Mauer, Brücke, Masten etc. - Nomenklatur: Ortsnamen, Flurnamen - Liegenschaften: Grenzpunkte, Grundstücke, selbständige und dauernde Rechte - Rohrleitungen: Hochdruckleitungen für Gas und Öl - Hoheitsgrenzen: Gemeinde-, Bezirks-, Kantons-, Landesgrenzen - Gebäudeadressen: Hausnummer, Strassen, Postleitzahl und Ortschaften Dokumentation https://www.cadastre.ch/de/manual-av/service/mopublic.html

fr: Die Gebiete mit den Flurnamen sind flächendeckend über den Kanton erfasst. Für einzelne, kleinere Gebiete sind zusätzlich Orts- und Geländenamen bestimmt. Wobei die Ortsnamengebiete nicht zu verwechseln sind mit den Gebieten der postalischen Ortschaften. Die Schreibweise der Nomenklatur wird erfolgt in der ortsüblichen Sprechform und wird durch die Nomenklaturkommission festgelegt. Datenmodel: DM01AVZH24 (Abgabe auch als DM01AVCH24D und MOpublic) Inhalt: Flurnamengebiete, Ortsnamengebiete, Geländenamengebiete Aktualisierung: Ein Antrag für eine Anpassung muss durch die Nomenklaturkommission beurteilt und bewilligt werden. DXF-Layerdefinition nach Datenreferenzmodell GEOBAU (Norm SN 612 020)

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

fr: Amtliche Vermessung; Nomenklatur DM01AVZH24


regi

fr: Régions et villes

en: Regions and cities

envi

fr: Environnement

de: av plz postleitzahl ortschaften adressen

de: Die Daten der amtlichen Vermessung (AV) und der daraus erstellte Plan für das Grundbuch (PfdGB) sind die Grundlage für die Aufnahme und Beschreibung der Grundstücke im Grundbuch (Art. 950 ZGB). Zudem sind die AV-Daten die Georeferenzdaten für Bund, Kanton und Gemeinden sowie Wirtschaft, Wissenschaft und Dritten zur Gewinnung von Geoinformationen (Art. 1 VAV). Die Erfassung, Verwaltung und Nachführung der AV-Daten erfolgt dezentral bei den zuständigen Nachführungsstellen pro Gemeinde. Als projektierte Objekte werden in Mutation stehende Grundstücke sowie projektierte Bauten ab Baufreigabe geführt. Ausgeführte Bauten und Anlagen sind innerhalb eines Jahres seit der Bauvollendung in der AV nachzuführen. Nach der Nachführung sind die AV-Daten durch die Nachführungsstellen innerhalb einer Woche an das zentrale Datenportal Kanton Zürich hochzuladen. Inhalt und die Datenstruktur der amtlichen Vermessung (AV) sind im Datenmodell DM01AVZH24 definiert. Der AVWMS basiert auf dem vereinfachten Datenmodell MOpublicZH. Die Informationsebenen von AVWMS (MOpublicZH): - Fixpunkte: Dauerhaft versicherte Referenzpunkte zum Koordinatenbezugsrahmen LV95 - Bodenbedeckung: Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald etc. - Einzelobjekte: Gebäudeteile, Mauer, Brücke, Masten etc. - Nomenklatur: Ortsnamen, Flurnamen - Liegenschaften: Grenzpunkte, Grundstücke, selbständige und dauernde Rechte - Rohrleitungen: Hochdruckleitungen für Gas und Öl - Hoheitsgrenzen: Gemeinde-, Bezirks-, Kantons-, Landesgrenzen - Gebäudeadressen: Hausnummer, Strassen, Postleitzahl und Ortschaften Dokumentation https://www.cadastre.ch/de/manual-av/service/mopublic.html

de: Die Daten der amtlichen Vermessung (AV) und der daraus erstellte Plan für das Grundbuch (PfdGB) sind die Grundlage für die Aufnahme und Beschreibung der Grundstücke im Grundbuch (Art. 950 ZGB). Zudem sind die AV-Daten die Georeferenzdaten für Bund, Kanton und Gemeinden sowie Wirtschaft, Wissenschaft und Dritten zur Gewinnung von Geoinformationen (Art. 1 VAV). Die Erfassung, Verwaltung und Nachführung der AV-Daten erfolgt dezentral bei den zuständigen Nachführungsstellen pro Gemeinde. Als projektierte Objekte werden in Mutation stehende Grundstücke sowie projektierte Bauten ab Baufreigabe geführt. Ausgeführte Bauten und Anlagen sind innerhalb eines Jahres seit der Bauvollendung in der AV nachzuführen. Nach der Nachführung sind die AV-Daten durch die Nachführungsstellen innerhalb einer Woche an das zentrale Datenportal Kanton Zürich hochzuladen. Inhalt und die Datenstruktur der amtlichen Vermessung (AV) sind im Datenmodell DM01AVZH24 definiert. Der AVWMS basiert auf dem vereinfachten Datenmodell MOpublicZH. Die Informationsebenen von AVWFS (MOpublicZH): - Fixpunkte: Dauerhaft versicherte Referenzpunkte zum Koordinatenbezugsrahmen LV95 - Bodenbedeckung: Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald etc. - Einzelobjekte: Gebäudeteile, Mauer, Brücke, Masten etc. - Nomenklatur: Ortsnamen, Flurnamen - Liegenschaften: Grenzpunkte, Grundstücke, selbständige und dauernde Rechte - Rohrleitungen: Hochdruckleitungen für Gas und Öl - Hoheitsgrenzen: Gemeinde-, Bezirks-, Kantons-, Landesgrenzen - Gebäudeadressen: Hausnummer, Strassen, Postleitzahl und Ortschaften Dokumentation https://www.cadastre.ch/de/manual-av/service/mopublic.html

fr: Die postalischen Ortschaften können mehrere Postleitzahlen aufweisen, umgekehrt können mehrere Ortschaften dieselbe Postleitzahl verwenden. Verläuft die Abgrenzung der postalischen Ortschaft entlang der Gemeindegrenze, wird nicht die exakte der AV sondern eine generalisierte Gemeindegrenze verwendet. Datenmodel: DM01AVZH24 (Abgabe auch als DM01AVCH24D und MOpublic) Inhalt: Ortschaftsfläche, Postleitzahlfläche, PLZ6-Gebiet Aktualisierung: Eine Aktualisierung erfolgt nur auf Grund von: - Neue Gebäudeadressen bewirken, dass Gebiete angepasst werden müssen - Durch das ARE, Post und Swisstopo bewilligte Anpassungen DXF-Layerdefinition nach Datenreferenzmodell GEOBAU (Norm SN 612 020)

fr: Amtliche Vermessung; Postleitzahl / Ortschaften DM01AVZH24


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: revitalisierung revitalisierungsstrategie revitalisierungsplanung strategie planung bachaufwertung aufwertung fliessgewasser

fr: Revitalisierungsplanung öffentliche Fliessgewässer Achtung: Im OGD Prio Datensatz 375.6 sind die 2. prioabschnitte nicht enthalten!

fr: Der vorliegende Datensatz zeigt das Revitalisierungspotenzial (Nutzen für Natur und Landschaft im Verhältnis zum Aufwand) sowie deren Priorisierungen über das gesamte Gewässernetz des Kantons auf. Die geplanten Revitalisierungen 1. Priorität haben einen Umsetzungszeitraum von 2015 bis 2035 (umfasst ca. 55 km kantonale sowie 71 km kommunale Bachabschnitte). Die Daten stützen sich auf die ökomorphologischen Erhebungen ab. Die Planung erfolgte gemäss den Vorgaben des Bundes.

geoinformation-kanton-zuerich

de: Geoinformation Kanton Zürich

de: Die Abteilung Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Zürich. Wir versorgen Gesellschaft, Wirtschaft und öffentliche Verwaltung mit qualitativ hochstehenden Geodaten und Informationen über den Kanton Zürich.


de: oreb nutzungsplanung

fr: Der WMS ÖREB-Kataster beinhaltet die rechtskräftigen und projektierten Objekte der Eigentumsbeschränkungen Nutzungsplanung, Grundwasser, Abstandslinien, belastete Standorte (KbS) usw wie diese im GIS-Browser dargestellt werden. Aktualisierung: Die Nachführung im zentralen ÖREB-System erfolgt laufend gemäss dem Inkraftsetzungsprozess (öffentliche Auflage, Festsetzung, Genehmigung usw.) durch die Katasterbearbeiterorganisationen (KBO) auf der Grundlage der Weisung ÖREB-Kataster Version 2.0 vom 5. April 2017.

fr: Der WFS ÖREB-Kataster beinhaltet die rechtskräftigen und projektierten Objekte der Eigentumsbeschränkungen Nutzungsplanung, Grundwasser, Abstandslinien, belastete Standorte (KbS) usw wie diese im GIS-Browser dargestellt werden. Aktualisierung: Die Nachführung im zentralen ÖREB-System erfolgt laufend gemäss dem Inkraftsetzungsprozess (öffentliche Auflage, Festsetzung, Genehmigung usw.) durch die Katasterbearbeiterorganisationen (KBO) auf der Grundlage der Weisung ÖREB-Kataster Version 2.0 vom 5. April 2017.

fr: Aktuelle Nutzungszonen, Überlagernde Festlegungen und Abstandslinien der ÖREB als Objekt- und nicht Katasterbezogene Abfrage.

fr: Im ÖREB-System werden die rechtskräftigen sowie die projektierten Daten verwaltet, nachgeführt und gemäss dem Inkraftsetzungsprozess wie öffentliche Auflage, Festsetzung, Genehmigung usw. publiziert (Weisung ÖREB-Kataster Version 3.0 vom 1. Dezember 2022). Datenmodel: Nutzungsplanung_ZH_Transfer_V5.ili Inhalt: Grundnutzung, überlagernde Nutzung (Gestaltungsplan, Arealüberbauung, Aussichtsschutz usw.), Lärmempfindlichkeit Aktualisierung: Die Nachführung erfolgt laufend im zentralen ÖREB-System durch die Katasterbearbeiterorganisationen (KBO).

fr: ÖREB-Kataster; Nutzungsplanung (öffentlich-rechtliche Eigentumsbeschränkungen)


hydrometrische-stationen

title_for_slug: hydrometrische-stationen

de: hydrometrie hydrologie messstationen

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: WMS Hydrometrische Stationen (OGD)

de: WMS Hydrometrische Stationen (OGD)

en: WMS Hydrometrische Stationen (OGD)

it: WMS Hydrometrische Stationen (OGD)

fr: Die hydrometrischen Stationen werden im Hydrometrienetz zusammengefasst nach den Parametern Wasserstand/Abfluss, Wassertemperatur und Niederschlag. Metadaten und Messdaten werden regelmässig publiziert. Zusätzlich sind ausgewählte Stationen fremder Datenherren für die Notfallplanung Hochwasser abgebildet.

fr: Hydrometrische Stationen

de: Hydrometrische Stationen

en: Hydrometrische Stationen

it: Hydrometrische Stationen


de: av liegenschaft grundstuck kataster

fr: Die Daten der amtlichen Vermessung (AV) und der daraus erstellte Plan für das Grundbuch (PfdGB) sind die Grundlage für die Aufnahme und Beschreibung der Grundstücke im Grundbuch (Art. 950 ZGB). Zudem sind die AV-Daten die Georeferenzdaten für Bund, Kanton und Gemeinden sowie Wirtschaft, Wissenschaft und Dritten zur Gewinnung von Geoinformationen (Art. 1 VAV). Die Erfassung, Verwaltung und Nachführung der AV-Daten erfolgt dezentral bei den zuständigen Nachführungsstellen pro Gemeinde. Als projektierte Objekte werden in Mutation stehende Grundstücke sowie projektierte Bauten ab Baufreigabe geführt. Ausgeführte Bauten und Anlagen sind innerhalb eines Jahres seit der Bauvollendung in der AV nachzuführen. Nach der Nachführung sind die AV-Daten durch die Nachführungsstellen innerhalb einer Woche an das zentrale Datenportal Kanton Zürich hochzuladen. Inhalt und die Datenstruktur der amtlichen Vermessung (AV) sind im Datenmodell DM01AVZH24 definiert. Der AVWMS basiert auf dem vereinfachten Datenmodell MOpublicZH. Die Informationsebenen von AVWMS (MOpublicZH): - Fixpunkte: Dauerhaft versicherte Referenzpunkte zum Koordinatenbezugsrahmen LV95 - Bodenbedeckung: Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald etc. - Einzelobjekte: Gebäudeteile, Mauer, Brücke, Masten etc. - Nomenklatur: Ortsnamen, Flurnamen - Liegenschaften: Grenzpunkte, Grundstücke, selbständige und dauernde Rechte - Rohrleitungen: Hochdruckleitungen für Gas und Öl - Hoheitsgrenzen: Gemeinde-, Bezirks-, Kantons-, Landesgrenzen - Gebäudeadressen: Hausnummer, Strassen, Postleitzahl und Ortschaften Dokumentation https://www.cadastre.ch/de/manual-av/service/mopublic.html

fr: Die Daten der amtlichen Vermessung (AV) und der daraus erstellte Plan für das Grundbuch (PfdGB) sind die Grundlage für die Aufnahme und Beschreibung der Grundstücke im Grundbuch (Art. 950 ZGB). Zudem sind die AV-Daten die Georeferenzdaten für Bund, Kanton und Gemeinden sowie Wirtschaft, Wissenschaft und Dritten zur Gewinnung von Geoinformationen (Art. 1 VAV). Die Erfassung, Verwaltung und Nachführung der AV-Daten erfolgt dezentral bei den zuständigen Nachführungsstellen pro Gemeinde. Als projektierte Objekte werden in Mutation stehende Grundstücke sowie projektierte Bauten ab Baufreigabe geführt. Ausgeführte Bauten und Anlagen sind innerhalb eines Jahres seit der Bauvollendung in der AV nachzuführen. Nach der Nachführung sind die AV-Daten durch die Nachführungsstellen innerhalb einer Woche an das zentrale Datenportal Kanton Zürich hochzuladen. Inhalt und die Datenstruktur der amtlichen Vermessung (AV) sind im Datenmodell DM01AVZH24 definiert. Der AVWMS basiert auf dem vereinfachten Datenmodell MOpublicZH. Die Informationsebenen von AVWFS (MOpublicZH): - Fixpunkte: Dauerhaft versicherte Referenzpunkte zum Koordinatenbezugsrahmen LV95 - Bodenbedeckung: Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald etc. - Einzelobjekte: Gebäudeteile, Mauer, Brücke, Masten etc. - Nomenklatur: Ortsnamen, Flurnamen - Liegenschaften: Grenzpunkte, Grundstücke, selbständige und dauernde Rechte - Rohrleitungen: Hochdruckleitungen für Gas und Öl - Hoheitsgrenzen: Gemeinde-, Bezirks-, Kantons-, Landesgrenzen - Gebäudeadressen: Hausnummer, Strassen, Postleitzahl und Ortschaften Dokumentation https://www.cadastre.ch/de/manual-av/service/mopublic.html

fr: Die projektierten und rechtsgültigen Grundstücke sind die Grundlage für die Führung des Grundbuches und dokumentieren das Eigentum an Grund und Boden. Zudem basieren zahlreiche öffentlich- und privatrechtlich relevante Geodaten auf der Informationsebene Liegenschaften. Die Grundstücke werden mit Grenzpunkten und damit verbundenen Grundstücksgrenzen aus Geraden und Kreisbogen bestimmt. Die Grundstücksnummer (entspricht der Katasternummer) ist pro Gemeinde eindeutig und ändert nach jeder Grundstücksmutation um die nächsthöhere freie Nummer. Die Eidgenössische Grundstücksidentifikation (E-GRID) ist eine eindeutige Nummer über die ganze Schweiz für Grundstücke (Vergabe nach Stammnummernprinzip). Datenmodel: DM01AVZH24 (Abgabe auch als DM01AVCH24D und MOpublic) Inhalt: Grenzpunkte, Grundstücke, Grundstücksnummerposition Aktualisierung: Die Aktualisierung erfolgt laufend mit den Grundstücksmutationen Die Genauigkeit, welche im Kapitel "Ausdehnung/Referenzsystem/Massstab" angegeben ist, bezieht sich nur auf die Genauigkeit des Referenzsystems. Die Punktgenauigkeit der Informationsebene Liegenschaften ist in Art. 31 der Technischen Verordnung des VBS über die amtliche Vermessung (TVAV) festgelegt. TVAV DXF-Layerdefinition nach Datenreferenzmodell GEOBAU (Norm SN 612 020)

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

fr: Amtliche Vermessung; Liegenschaften DM01AVZH24


regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

de: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Grundwasserschutzzonen dienen dazu, Trinkwassergewinnungsanlagen und das Grundwasser unmittelbar vor seiner Nutzung als Trinkwasser vor Beeinträchtigungen zu schützen. Sie sind um die im öffentlichen Interesse liegenden Grundwasserfassungen sowie um Grundwasser-Anreicherungsanlagen auszuscheiden. Die Grundwasserschutzzonen sind das wichtigste Instrument des nutzungsorientierten planerischen Grundwasserschutzes. Die Zone S1 soll verhindern, dass Grundwasserfassungen sowie deren unmittelbare Umgebung beschädigt oder verschmutzt werden. Die Zone S2 soll verhindern, dass Keime und Viren in die Grundwasserfassung gelangen, dass das Grundwasser durch unterirdische Arbeiten verunreinigt und der Grundwasserzufluss durch unterirdische Anlagen behindert wird. Die Zone S3 soll gewährleisten, dass bei unmittelbar drohenden Gefahren ausreichend Zeit und Raum für die erforderlichen Massnahmen zur Verfügung steht. Spezialzonen sind zusätzliche Zone z.B. zum Schutz des Grundwassers vor unerwünschten Verletzungen der Deckschicht oder zum Schutz von gespanntem Grundwasser. Zonen S sind provisorisch ausgeschiedene Schutzzonen ohne weitere Unterteilung.

fr: ÖREB-Kataster - vereinfachtes Datenmodell ZH - Grundwasserschutzzonen


de: Umwelt

de: hohenkurven hohenlinien hoheninformationen seegrunddaten dtm

fr: Höhendaten, abgeleitet von LiDAR-Daten (2017 Bund, 2014 ZH): Digitales Terrainmodell (DTM) Relief (Terrainschummerung/Hillshade) des Digitalen Terrainmodells (DTM Relief) Digitales Oberflächenmodell (DOM) Relief (Oberflächenschummerung/Hillshade) des Digitalen Oberflächenmodells (DOM Relief) Isohypsen 1m Isohypsen 5m Isohypsen 10m Für die aktuellste Version der genannten Layer bleibt der Layer-Name konstant: dom, dtm, dtm_relief, dom_relief, hoehenlinien1, hoehenlinien5, hoehenlinien10 Zusätzlich zur aktuellsten Version sind für DOM, DTM, DOM Relief und DTM Relief die älteren Versionen als Layer verfügbar. Im Moment ist die aktuellste Version aus dem Jahr 2017/2018 (Befliegung Bund), die ältere Version aus dem Jahr 2014 (Befliegung Kanton Zürich).

fr: Im Projekt "Luftaufnahmen42" wird durch die Abteilung Geoinformation des Amts für Raumentwicklung ARE des Kantons Zürich alle vier Jahre ein hochauflösendes Laserscanning (LIDAR, 8 Pkt/m2) zur Erstellung des digitalen Oberflächenmodells (DOM ZH) sowie des digitalen Terrainmodelles (DTM ZH) angefertigt. Auf der Grundlage des DTM ZH und der Seegrund-Daten des Zürichsees wurden die Isohypsen und Isobathen berechnet.

fr: Isohypsen/Isobathen DTM - 2014

de: Isohypsen/Isobathen DTM - 2014

en: Isohypsen/Isobathen DTM - 2014

it: Isohypsen/Isobathen DTM - 2014


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

regi

it: Regioni e città

en: Environment

de: boden bodenkarte wald waldboden umweltschutz bodenschutz bodenversauerung

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Bodenkartierung der Waldflächen Von 2013 bis 2022 liess der Kanton Zürich im Rahmen der Waldbodenkartierung (RRB 622/2013) 4'800 Hektaren – d. h. rund 10 % seiner gesamten Waldfläche – bodenkundlich kartieren. Auslöser und thematischer Schwerpunkt des Projektes war die Bodenversauerung. Die Aufnahmen fanden gestaffelt in 16 ausgewählten Waldgebieten à je ca. 300 Hektaren statt. Die wichtigsten Ziele der Kartierung: • räumliche Abgrenzung der stark versauerten Waldböden • Erfassung des Risikos bzw. Potentials für eine weitere Versauerung • Planung und Optimierung von Massnahmen zur Bekämpfung der Versauerung • Anwenderkarten für die waldbauliche Nutzung und Planung, wie beispielsweise Verdichtungsempfindlichkeit, Wasserspeicherfähigkeit und Baumartenwahl (im Kontext des Klimawandels) Das Projekt wurde von der Fachstelle Bodenschutz in Zusammenarbeit mit der Abteilung Wald realisiert.

fr: Bodenkartierung der Waldflächen (Teilgebiet)


envi

it: Ambiente

fr: Gewässerabstandslinien gemäss § 67 PBG "Die Bau- und Zonenordnung kann gegenüber im Zonenplan eingetragenen Gewässern Linien festlegen, die den kantonalrechtlichen Mindestabstand erhöhen und vom Grenzabstand gegenüber Nachbargrundstücken abweichen."

fr: ÖREB-Kataster - vereinfachtes Datenmodell ZH - Gewässerabstandslinien


raumliche-bevolkerungsstatistik

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

title_for_slug: raumliche-bevolkerungsstatistik

fr: Zusammenstellung nützlicher Datengrundlagen bezüglich der Überwärmung im Siedlungsraum. Auswahl der Grundlagen in Absprache mit TBA. Plattform dient vor allem für den Austausch zwischen dem TBA und den Gemeinden.

fr: Die Daten umfassen hoch aufgelöste, räumliche Daten zum Bestand, zur Altersstruktur und zum Geschlecht der Bevölkerung sowie zum Ausländeranteil. Weitere Metadaten finden Sie in diesem PDF.

fr: Räumliche Bevölkerungsstatistik

de: Räumliche Bevölkerungsstatistik

en: Räumliche Bevölkerungsstatistik

it: Räumliche Bevölkerungsstatistik


hochwasserruckhaltebecken

regi

fr: Régions et villes

envi

fr: Environnement

title_for_slug: hochwasserruckhaltebecken

de: hochwasserruckhaltebecken ruckhaltebecken hochwasser abflussspitzen uberschwemmung stauraum

fr: Öffentliche Oberflächengewässer, Gewässerraum und Wasserrechte

fr: Die HWRB limitieren bei einem Hochwasserereignis den maximalen Abfluss auf einen noch ungefährlichen Wert für die darunter liegenden Gebiete, indem das zusätzliche Wasser im dahinter liegenden Stauraum gesammelt wird. Durch Auffangen der Hochwasserspitze verlängert sich der maximale gedrosselte Abflusszeitraum bis zur vollständigen Entleerung des Rückstauraums. Bei einem extrem seltenen Hochwasserereignis würde das Wasser bei Überfüllung via einem Überlauf in das Bachbett fliessen.

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

de: Geoinformation Kanton Zürich

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

fr: Hochwasserrückhaltebecken

de: Hochwasserrückhaltebecken

en: Hochwasserrückhaltebecken

it: Hochwasserrückhaltebecken


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: forstkreis wald forstrevier

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Administrative Einteilungen

de: Administrative Einteilungen

en: Administrative Einteilungen

it: Administrative Einteilungen

fr: Die Forstkreise regeln die territoriale Zuständigkeit des kantonalen Forstdienstes im Kanton Zürich. Die den Forstkreisen vorstehenden Kreisforstmeister sind die primären Ansprechpartner bei Fragen im Wald. Mit Verfügung der Volkswirtschaftsdirektion vom 4.6.2002 wurde die Forstkreiseinteilung ab 1.9.2002 neu festgelegt. Die Grenzen der Forstkreise verlaufen entlang von Gemeindegrenzen und entsprechen grundsätzlich jenen der Planungsregionen. Abweichend von diesem Einteilungskriterium wird im Gebiet des Bachsertales auf die Bezirksgrenze zurückgegriffen, da die Planungsregion Unterland sehr viele Gemeinden umfasst. Auch im Bereich des Flughafens Zürich-Kloten, wird von der Einteilung nach Planungsregionen abgewichen, damit alle an den Flughafen angrenzenden Gemeinden dem gleichen Forstkreis zugeordnet sind.

geoinformation-kanton-zuerich

en: Department of Geoinformation of the Canton of Zurich

it: Dipartimento della geoinformazione del Cantone di Zurigo

de: Die Abteilung Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Zürich. Wir versorgen Gesellschaft, Wirtschaft und öffentliche Verwaltung mit qualitativ hochstehenden Geodaten und Informationen über den Kanton Zürich.

fr: Forstkreise

de: Forstkreise

en: Forstkreise

it: Forstkreise