de: wohnungsbestand bezirke gemeinden zimmerzahl wohnungen kantonzuerich

de: Anteil 1 Zi.-Wohnungen [%]

de: Anteil 1 Zi.-Wohnungen am Wohnungsbestand. Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT.

gemeinden

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wohnungen

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wohnungsbestand

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zimmerzahl

display_name: zimmerzahl


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: bezirke kantonzuerich oeffentlichefinanzen gemeinden steuerpflichtige

label: Vorbereiteter Code in R oder Python für jedes Dataset mit csv-Datei(en)

state: active

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de: Ausserhalb des Kt. wohnhaft Besteuerte [Anz.]

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format: CSV

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de: Anzahl ordentlich besteuerte natürliche Personen, welche ausserhalb des Kantons wohnhaft sind.

bezirke

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kantonzuerich

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steuerpflichtige

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de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.

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kanton-zuerich

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value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester


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name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: bevoelkerung gemeinden frauenanteil amtlichesgeschlecht bezirke kantonzuerich

de: Bevölkerung: Frauen [Pers.]

de: Einwohnerbestand Frauen nach zivilrechtlichem Wohnsitz (ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene, die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, aber ohne Wochenaufenthalter und Asylbewerber).

amtlichesgeschlecht

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de: steuerfuss kantonzuerich gemeindefinanzen oeffentlichefinanzen gemeinden gemeindesteuern

de: Steuerfuss (ohne Kirchen) [%]

de: Steuerfuss inkl. Schulgemeinde. Bei mehreren Primarschul- oder Oberstufenschulgemeinden auf dem Gemeindegebiet, wurde der erste Steuerfuss verwendet. Details zu angewendeten Steuerfüssen sind direkt bei den jeweiligen Gemeinden einzuholen. Zeitreihe ab 2012 (neues Finanzausgleichsgesetz).

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de: bezirke kantonzuerich bautaetigkeit gemeinden gebaeudeart gebaeude

de: Geb.Vol. Wohnen: Anteil [%]

de: Approximatives Gebäudevolumen von Wohnbauten (exkl. Anteil Fremdnutzungen in Wohnbauten)

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de: bodennutzung gemeinden bezirke zonenart bauzonen kantonzuerich

de: Bauzonen überbaut pro Kopf [m2/Einw.]

de: Überbaute Bauzonenfläche gemessen an der zivilrechtlichen Wohnbevölkerung Ende Vorjahr

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de: kantonzuerich bezirke bevoelkerung altersstruktur gemeinden alter

de: Bevölkerung: Anteil 80 u.m.-Jährige [%]

de: Anteil 80-Jähriger und älterer Personen an der Gesamtbevölkerung nach zivilrechtlichem Wohnsitz (ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene,die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, aber ohne Wochenaufenthalter und Asylbewerber).

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de: gebaeude infrastruktur gemeinden bezirke gebaeudeart kantonzuerich

de: Geb.Vol. Infrastruktur: Anteil [%]

de: Approximatives Gebäudevolumen in den Bereichen Unterricht, Gesundheit, Kultur/Sport, Verkehr und Ver-/Entsorgung

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kantonzuerich

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: bevoelkerung wanderungsbilanz kantonzuerich bezirke gemeinden

de: Wanderungsbilanz [pro 1000 Einw.]

de: Zuzüge minus Wegzüge (ohne Umzüge innerhalb der Gemeinden). Hinweis: Ab 2011 Wechsel des Produktionsverfahrens und neue Definition der ständigen Wohnbevölkerung, die zusätzlich Personen im Asylprozess mit einer Gesamtaufenthaltsdauer von mindestens 12 Monaten umfasst. Inkl. innerkantonaler Wanderungen.

bevoelkerung

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: bezirke kantonzuerich wohnungsbestand zimmerzahl gemeinden wohnungen

de: Anteil 2 Zi.-Wohnungen [%]

de: Anteil 2 Zi.-Wohnungen am Wohnungsbestand. Wohnungsbestand aufgrund Fortschreibung der GWZ mit Daten der WBT.

wohnungen

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wohnungsbestand

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zimmerzahl

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de: unternehmensstruktur betriebe kantonzuerich gemeinden bezirke

de: Mikrobetriebe (0-9 VZÄ) [Anz.]

de: Anzahl Mikrobetriebe mit einer Beschäftigung von weniger als 10 Vollzeitäquivalenten. Aktuellstes Jahr provisorisch.

betriebe

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unternehmensstruktur

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zinsbelastungsanteil

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de: kantonzuerich gemeinden oeffentlichefinanzen gemeindefinanzen bezirke

de: Zinsbelastungsanteil [%]

de: Nettozinsaufwand in Prozent vom laufenden Ertrag. Der Zinsbelastungsanteil zeigt den Anteil des laufenden Ertrags, welcher durch den Nettozinsaufwand gebunden ist. Je tiefer der Wert, desto grösser ist der Handlungsspielraum der Gemeinde. Grundlage ist die Konsolidierte Gemeinde. Der Haushalt der Schulgemeinde wird dabei anteilsmässig in den Haushalt der poltischen Gemeinden umgelegt. Umstellung des Rechnungsmodells von HRM1 auf HRM2 ab Rechnungsjahr 2019.

gemeindefinanzen

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oeffentlichefinanzen

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de: wohnungsbestand bezirke gemeinden zimmerzahl wohnungen kantonzuerich

de: Anteil 6+ Zi.-Wohnungen [%]

de: Anteil 6+ Zi.-Wohnungen am Wohnungsbestand. Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT.


bauinv-wohnen-fr-einw

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de: bautaetigkeit wohnbautaetigkeit investitionen kantonzuerich gemeinden bezirke

de: Bauinv. Wohnen  [Fr./Einw.]

de: Durchschnittliche Bauinvestitionen im Bereich Wohnen (Bauinv. für EFH, MFH, andere Wohngebäude und übriges Wohnen), in Franken pro Einwohner.

bautaetigkeit

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Bauinv. Wohnen [Fr./Einw.]


investitionsanteil

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de: gemeindefinanzen bezirke kantonzuerich staatsinvestitionen oeffentlichefinanzen gemeinden

de: Investitionsanteil [%]

de: Bruttoinvestitionen in Prozent der Gesamtausgaben. Der Investitionsanteil zeigt welcher Anteil der gesamten Ausgaben einer Gemeinde für Investitionen in die Infrastruktur eingesetzt wird. Grundlage ist die Konsolidierte Gemeinde. Der Haushalt der Schulgemeinde wird dabei anteilsmässig in den Haushalt der poltischen Gemeinden umgelegt. Umstellung des Rechnungsmodells von HRM1 auf HRM2 ab Rechnungsjahr 2019.

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staatsinvestitionen

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


nrw-wahleranteil-bdp

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de: parteien gemeinden wahlen politik bezirke kantonzuerich nationalratswahlen

label: Übersicht über alle Listen der Nationalratswahlen

de: Nationalratswahlen: Wähleranteil BDP [%]

de: Wähleranteil BDP bei Nationalsratswahlen. Hinweis: 2015 werden alle Auslandschweizer zur Stadt Zürich gezählt.

bezirke

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nationalratswahlen

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politik

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de: nationalratswahlen bezirke gemeinden kantonzuerich wahlen parteien politik

de: Nationalratswahlen: Wähleranteil CVP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei CVP bei den Nationalratswahlen

kantonzuerich

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krw-wahleranteil-svp

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de: kantonzuerich gemeinden bezirke nationalratswahlen wahlen politik parteien

label: Übersicht über alle Listen der Kantonsratswahlen

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil SVP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei SVP bei den Kantonsratswahlen


de: bezirke wohnungen gemeinden kantonzuerich mietwohnungen

label: Zahlen zum gemeinnützigen Wohnungsbau (BWO)

de: Anteil Gemeinnützige Wohnungen [%]

de: Anteil Wohnungen (am Gesamtwohnungsbestand) in Gebäuden, die dem gemeinnützigen Sektor zuzuordnen sind. Das Bundesamt für Wohnungswesen (BWO), das die Daten erhebt, schätzt, dass rund 90 Prozent aller sich im Besitz des gemeinnützigen Sektors befindlichen Wohnungen erfasst werden. Nicht erfasst werden Wohnungen in Gebäuden in direktem kommunalen Besitz (in der Stadt Zürich zum Beispiel die städtischen Wohnungen). Es ist nicht zulässig, die jährliche Veränderung des Indikators als reale Zu- bzw. Abnahme des gemeinnützigen Wohnungsbestandes zu interpretieren, weil die Datengrundlage nur alle fünf Jahre systematisch aktualisiert wird. Insbesondere grosse Veränderungen sind in der Regel der nachträglichen Erfassung von Gebäuden geschuldet.

mietwohnungen

display_name: mietwohnungen

wohnungen

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de: Anteil Gemeinnützige Wohnungen in Gemeinden des Kantons Zürich [%]


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de: gemeinden gemeindesteuern kantonzuerich steuerfuss steuern

de: Steuerfuss juristische Personen [%]

de: Steuerfuss für juristische Personen. Details zu angewendeten Steuerfüssen sind direkt bei den jeweiligen Gemeinden einzuholen.

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steuerfuss

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: arbeitsstaetten landwirtschaft kantonzuerich wirtschaftssektor landwirtschaftsbetriebe betriebe gemeinden bezirke

de: Arbeitsstätten im Primärsektor [Anz.]

de: Anzahl Arbeitsstätten des Primärsektors (Land- und Forstwirtschaft). Aktuellstes Jahr provisorisch.

arbeitsstaetten

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betriebe

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landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

landwirtschaftsbetriebe

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: haushaltsgroesse kantonzuerich gemeinden bevoelkerung haushalte bezirke

de: Anteil 2-Personenhaushalte [%]

de: Anteil Zweipersonenhaushalte an allen Privathaushalten

bevoelkerung

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gemeinden

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haushalte

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haushaltsgroesse

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de: kantonzuerich mittelschulen schulen gemeinden bezirke schuelerinnen

de: Schül. Mittelschule [pro 1000 Einw.]

de: Anzahl MittelschülerInnen inkl. LangzeitgymnasiastenInnen und SchülerInnen privater Mittelschulen gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr.

bezirke

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mittelschulen

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schuelerinnen

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schulen

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de: gemeinden oeffentlichefinanzen finanzaufwand kantonzuerich bezirke gemeindefinanzen

de: Nettoaufwand Umweltschutz und Raumordnung [Fr./Einw.]

de: Bruttoaufwand - Bruttoertrag (der Laufenden Rechnung). Aussage: Durch Steuern zu finanzierender Anteil des betreffenden Hauptaufgabenbereichs. Grundlage ist die Konsolidierte Gemeinde. Der Haushalt der Schulgemeinde wird dabei anteilsmässig in den Haushalt der poltischen Gemeinden umgelegt. Umstellung des Rechnungsmodells von HRM1 auf HRM2 ab Rechnungsjahr 2019.

finanzaufwand

display_name: finanzaufwand

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display_name: gemeindefinanzen

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

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de: privatverkehr gemeinden personenwagen bezirke kantonzuerich motorfahrzeuge fahrzeuge

de: Bestand anderer Antrieb [%]

de: Anteil der Personenwagen (PW) mit anderem Antrieb an allen am 30. September eingelösten Personenwagen. Hinweis: Der Wert für den ganzen Kanton umfasst alle Autos mit einem Zürcher Kennzeichen; diese können auch Personen oder Unternehmen gehören, die ihr Domizil nicht im Kanton Zürich haben.

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motorfahrzeuge

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display_name: privatverkehr


steuerertrag-grundsteuern-mio-fr

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de: kantonzuerich steuerertrag steuern gemeinden bezirke grundsteuern gemeindefinanzen

de: Steuerertrag Grundsteuern [Mio.Fr.]

de: Steuerertrag Grundsteuern (Nettoertrag Rechnungsjahr): Der Kanton Zürich kennt seit der Steuerperiode 2005 nur noch die Grundstückgewinnsteuer. Die Handänderungssteuer wurde mit einer Volksabstimmung per 1. Januar 2005 abgeschafft.

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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title_for_slug: geb-vol-nebengebaude-anteil

de: gebaeude gebaeudeart bezirke gemeinden kantonzuerich

de: Geb.Vol. Nebengebäude: Anteil [%]

de: Approximatives Gebäudevolumen von Nebengebäuden (Garagen, Schöpfe usw.)

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gebaeudeart

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display_name: gemeinden

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: kantonzuerich investitionen bautaetigkeit entsorgung bezirke gemeinden

de: Bauinv. Ver-/Entsorg. 5 Jahre [Fr./Einw.]

de: Durchschnittliche Bauinvestitionen der letzten 5 Jahre im Bereich Ver- und Entsorgung (Bauinv. für Ver- und Entsorgung), in Franken pro Einwohner.

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entsorgung

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de: kantonzuerich kantonsratswahlen bezirke gemeinden wahlen politik parteien

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil FGA/AL/PDA [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Parteien FGA/AL/PDA bei den Kantonsratswahlen

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politik

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de: arbeitsmarkt dienstleistungssektor kantonzuerich wirtschaftssektor beschaeftigte gemeinden bezirke

de: Beschäftigte im Tertiärsektor [Anz.]

de: Anzahl Beschäftigte des Tertiärsektors (Handel, Instandhaltung/Reparatur, Verkehr/Lagerei, Gastgewerbe/Gastronomie, Information/Kommunikation, Finanz-/Versicherungs-DL, Grundstücks-/Wohnungswesen, weitere DL, öffentliche Verwaltung, Erziehung/Unterrricht, Gesundheit, Kunst). Aktuellstes Jahr provisorisch.

arbeitsmarkt

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beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

dienstleistungssektor

display_name: dienstleistungssektor

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

wirtschaftssektor

display_name: wirtschaftssektor


de: mietwohnungen wohnungen gemeinden bezirke kantonzuerich

de: Gemeinnützige Wohnungen [Anz.]

de: Anzahl Wohnungen in Gebäuden, die dem gemeinnützigen Sektor zuzuordnen sind. Das Bundesamt für Wohnungswesen (BWO), das die Daten erhebt, schätzt, dass rund 90 Prozent aller sich im Besitz des gemeinnützigen Sektors befindlichen Wohnungen erfasst werden. Nicht erfasst werden Wohnungen in Gebäuden in direktem kommunalen Besitz (in der Stadt Zürich zum Beispiel die städtischen Wohnungen). Es ist nicht zulässig, die jährliche Veränderung des Indikators als reale Zu- bzw. Abnahme des gemeinnützigen Wohnungsbestandes zu interpretieren, weil die Datengrundlage nur alle fünf Jahre systematisch aktualisiert wird. Insbesondere grosse Veränderungen sind in der Regel der nachträglichen Erfassung von Gebäuden geschuldet.

mietwohnungen

display_name: mietwohnungen

wohnungen

display_name: wohnungen

de: Gemeinnützige Wohnungen in Gemeinden des Kantons Zürich [Anz.]


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de: wirtschaftssektor gemeinden bezirke dienstleistungssektor arbeitsstaetten kantonzuerich

de: Arbeitsstätten im Tertiärsektor [Anz.]

de: Anzahl Arbeitsstätten des Tertiärsektors (Handel, Instandhaltung/Reparatur, Verkehr/Lagerei, Gastgewerbe/Gastronomie, Information/Kommunikation, Finanz-/Versicherungs-DL, Grundstücks-/Wohnungswesen, weitere DL, öffentliche Verwaltung, Erziehung/Unterrricht, Gesundheit, Kunst). Aktuellstes Jahr provisorisch.

arbeitsstaetten

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: gemeinden investitionen gebaeudeart bezirke kantonzuerich bautaetigkeit einfamilienhaus

de: Bauinv. EFH 5 Jahre [Fr./Einw.]

de: Durchschnittliche Bauinvestitionen der letzten 5 Jahre im Bereich Einfamilienhäuser, in Franken pro Einwohner.

einfamilienhaus

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display_name: gebaeudeart

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


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de: gemeinden natur bezirke kantonzuerich wald waldflaeche

de: Anteil Waldfläche [%]

de: Anteil bestockte Fläche (Wald, Gehölze) an der Gesamtfläche. Die Arealstatistiken werden ca. alle 10 Jahre erhoben. Die letzten vier fanden zwischen 1979-1985, 1992-1997, 2004-2009 und 2013-2018 statt.

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de: politik parteien wahlen gemeinden kantonzuerich bezirke nationalratswahlen

de: Nationalratswahlen: Wähleranteil FGA/AL/PDA [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Parteien FGA/AL/PDA bei den Nationalratswahlen

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politik

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de: bezirke kantonzuerich wahlen parteien politik nationalratswahlen gemeinden

de: Nationalratswahlen: Wähleranteil SVP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei SVP bei den Nationalratswahlen

wahlen

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de: investitionen gemeinden bezirke bautaetigkeit gebaeudeart kantonzuerich

de: Bauinv. Dienstl. 5 Jahre [Fr./Einw.]

de: Durchschnittliche Bauinvestitionen der letzten 5 Jahre im Bereich Dienstleistungen (Bauinv. für Büro, Verkauf und Gastgewerbe), in Franken pro Einwohner.

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de: kantonzuerich gemeinden bevoelkerung bezirke

de: Wegzüge [Pers.]

de: Anzahl weggezogene Personen. Hinweis: Ab 2011 Wechsel des Produktionsverfahrens und neue Definition der ständigen Wohnbevölkerung, die zusätzlich Personen im Asylprozess mit einer Gesamtaufenthaltsdauer von mindestens 12 Monaten umfasst. Inkl. innerkantonaler Wanderungen.

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kantonzuerich

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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de: kantonzuerich gemeindefinanzen bezirke gemeinden

de: Selbstfinanzierung [Fr./Einw.]

de: Selbstfinanzierung pro Einwohner. Die Selbstfinanzierung entspricht der Summe der selbst erwirtschafteten Mittel (z.B. Ertragsüberschuss, Aufwandüberschuss, Abschreibungen). Sie zeigt die Finanzierung auf, die die Gemeinde durch ihre betriebliche Tätigkeit erzielt und die sie zur Finanzierung ihrer Investitionen benützen kann. Grundlage ist die Konsolidierte Gemeinde. Der Haushalt der Schulgemeinde wird dabei anteilsmässig in den Haushalt der poltischen Gemeinden umgelegt. Umstellung des Rechnungsmodells von HRM1 auf HRM2 ab Rechnungsjahr 2019.

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: juristischepersonen gemeinden gemeindefinanzen kantonzuerich steuern bezirke steuerertrag

de: Steuerertrag von juristischen Personen [Mio.Fr.]

de: Steuerertrag juristische Personen (Nettoertrag Rechnungsjahr).

juristischepersonen

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steuern

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de: geburten bevoelkerung bevoelkerungsbewegungen kantonzuerich bezirke gemeinden

de: Geburtenrate [pro 1000 Einw.]

de: Geburtenzahl in Bezug auf die Einwohnerzahl (gemäss Kantonaler Erhebung) Ende des vorhergehenden Jahres pro 1000 Einw. Beispiel: Die Geburten 2003 beziehen sich auf die Einwohnerzahl von Ende 2002.

bevoelkerungsbewegungen

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geburten

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gemeinden

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maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

de: kantonzuerich kinderbetreuung altersgruppen covid-19 gemeinden haushalte

de: Vom Covid-19-Lockdown besonders betroffene Haushalte

de: Spaltenüberschriften: 'bfs' = GEMEINDE_BFS_NR; 'gmd' = GEMEINDE; 'hh...' = HAUSHALTE

de: Anteil der Privathaushalte in Gemeinden des Kantons Zürich mit Covid-19-Risikopersonen im Pensionsalter oder mit mindestens einem Kind im Alter von 0 bis 12 Jahren und potenziellem Kinderbetreuungsproblem.

altersgruppen

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haushalte

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kinderbetreuung

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de: bezirke gewerbe gemeinden apotheken kantonzuerich

de: Apotheken [pro 1000 Einw.]

de: Definition: Alle öffentlichen Apotheken im Kanton Zürich. Aktuellstes Jahr provisorisch. Stand: Anfangs Folgejahr.

apotheken

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bezirke

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title_for_slug: total-beschaftigte-anz

de: beschaeftigte arbeitsmarkt kantonzuerich bezirke gemeinden

de: Total Beschäftigte [Anz.]

de: Anzahl Beschäftigte des Primär-, des Sekundär- und des Tertiärsektors. Aktuellstes Jahr provisorisch.

arbeitsmarkt

display_name: arbeitsmarkt

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


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title_for_slug: privathaushalte-total-anz

de: gemeinden bezirke kantonzuerich haushalte bevoelkerung

de: Privathaushalte Total [Anz.]

de: Anzahl Privathaushalte (ohne Kollektivhaushalte)

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


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title_for_slug: geb-vol-industrie-lager-zunahme

de: gebaeude kantonzuerich gebaeudeart bautaetigkeit bezirke gemeinden industrie

de: Geb.Vol. Industrie/Lager: Zunahme [%]

de: Veränderung des Gebäudevolumens gegenüber Vorjahr (1995: jährliche Veränderung im Zeitraum 1990-2000)

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industrie

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kantonzuerich

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de: nationalitaet kantonzuerich bezirke schweiz herkunft bevoelkerung gemeinden staatsangehoerigkeit

de: Bevölkerung: Heimat Schweiz [Pers.]

de: Einwohnerbestand Heimat Schweiz nach zivilrechtlichem Wohnsitz (ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene, die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, aber ohne Wochenaufenthalter und Asylbewerber).

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title_for_slug: gesamtsteuerfuss-ohne-kirchen

de: gemeindesteuern bezirke steuerfuss gemeinden

de: Gesamtsteuerfuss (ohne Kirchen) [%]

de: Bezogener Gesamtsteuerfuss ohne Kirchen in Prozent der einfachen Staatssteuer, gewichtet mit der Steuerkraft des jeweiligen Jahres. Zeitreihe ab 2012 (neues Finanzausgleichsgesetz). Details zu angewendeten Steuerfüssen sind direkt bei den jeweiligen Gemeinden einzuholen. Die Daten des aktuellsten Jahr sind provisorisch.

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title_for_slug: neuerstellte-wohnungen-whg

de: wohnbautaetigkeit immobilien bezirke gemeinden wohnungen kantonzuerich

de: Neuerstellte Wohnungen [Whg.]

de: Total neu erstellte Wohnungen

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de: gemeinden kantonzuerich wohneigentum bezirke

de: Wohnungen: Anteil Eigentumsobjekte [%]

de: Anteil Wohneigentumsobjekte gemessen am Wohnungsbestand des Erhebungsjahres. Der Anteil Eigentums-Objekte bezieht sich auf Wohnungen in Gebäuden, die als Eigentumsobjekte (Einfamilienhäuser und Eigentumswohnungen) vorgesehen sind. Der Wert ist nicht vergleichbar mit der Wohneigentumsquote aus früheren Volkszählungen, denn weitervermietete EFH und weitervermietetes Stockwerkeigentum können in den Registerdaten nicht ausgewiesen werden. Der Anteil Eigentums-Objekte ist somit etwas grösser als die eigentliche Wohneigentumsquote.

wohneigentum

display_name: wohneigentum

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


anteil-efh-am-wohnungsbestand

title_for_slug: anteil-efh-am-wohnungsbestand

de: kantonzuerich wohnungsbestand immobilien bezirke gemeinden einfamilienhaus

de: Anteil EFH am Wohnungsbestand [%]

de: Anteil EFH am Wohnungsbestand. Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT.

einfamilienhaus

display_name: einfamilienhaus

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


krw-wahleranteil-bdp

title_for_slug: krw-wahleranteil-bdp

de: kantonsratswahlen kantonzuerich parteien politik wahlen gemeinden bezirke

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil BDP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei BDP bei den Kantonsratswahlen

kantonsratswahlen

display_name: kantonsratswahlen

parteien

display_name: parteien

politik

display_name: politik

wahlen

display_name: wahlen


de: bezirke gemeinden alter altersstruktur bevoelkerung kantonzuerich

de: Bevölkerung: Anteil 0-14-Jährige [%]

de: Anteil 0-14-Jähriger an der Gesamtbevölkerung nach zivilrechtlichem Wohnsitz (ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene, die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, aber ohne Wochenaufenthalter und Asylbewerber).

alter

display_name: alter

altersstruktur

display_name: altersstruktur

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich


krw-wahleranteil-glp

title_for_slug: krw-wahleranteil-glp

de: wahlen parteien politik kantonsratswahlen gemeinden bezirke kantonzuerich

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil GLP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei GLP bei den Kantonsratswahlen

gemeinden

display_name: gemeinden


geb-vol-dienstleistungen-anteil

title_for_slug: geb-vol-dienstleistungen-anteil

de: gemeinden gebaeude gebaeudeart bezirke kantonzuerich dienstleistungssektor

de: Geb.Vol. Dienstleistungen: Anteil [%]

de: Approximatives Gebäudevolumen von Büro-, Verkaufs- und Gastgewerbegebäuden (inkl. Anteil gemischte Wohnbauten)

dienstleistungssektor

display_name: dienstleistungssektor

gebaeude

display_name: gebaeude

gebaeudeart

display_name: gebaeudeart


anteil-unproduktive-flache

title_for_slug: anteil-unproduktive-flache

de: flaeche gemeinden kantonzuerich bezirke geografie

de: Anteil unproduktive Fläche [%]

de: Anteil unproduktiver Fläche (ohne Gewässerfläche). Die Arealstatistiken werden ca. alle 10 Jahre erhoben. Die letzten vier fanden zwischen 1979-1985, 1992-1997, 2004-2009 und 2013-2018 statt.

bezirke

display_name: bezirke

flaeche

display_name: flaeche

geografie

display_name: geografie

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: bezirke unternehmen gemeinden kantonzuerich

de: Total geschaffene Stellen, Beschäftigte [Anz.]

de: Total geschaffene Stellen (2. und 3. Sektor). Die Statistik der Neugründungen erfasst nur tatsächlich - also «ex nihilo» - neu entstandene Unternehmen mit marktwirtschaftlicher Tätigkeit. Aus Fusionen, Übernahmen, Spaltungen oder Restrukturierungen hervorgegangene Unternehmen werden folglich nicht berücksichtigt. Werte < 4 werden nicht ausgewiesen.

unternehmen

display_name: unternehmen

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: kantonzuerich bezirke natuerlichepersonen gemeinden

de: Steuerbares Vermögen natürliche Pers. [Mio.Fr.]

de: Steuerbares Vermögen natürlicher Personen. Hinweis: Der Vermögensanstieg 1993 ist auf eine Weisung des Regierungsrates zur Liegenschaftenbewertung und zur Berechnung der Eigenmietwerte zurückzuführen. Bis 1998: Reinvermögen.

natuerlichepersonen

display_name: natuerlichepersonen


de: hotellerie kantonzuerich bezirke gemeinden

de: Hotelbetten pro 1000 Einwohner [Anz.]

de: Anzahl Hotelbetten pro 1000 Einwohner (Bevölkerungsbestand Ende des Vorjahr); Hotelbetten Stand im Juni des Erhebungsjahres. Daten des aktuellsten Jahres sind provisorisch! Daten des Jahres 2004 aus der Erhebung der Statistischen Ämter von Stadt und Kanton Zürich, da das BFS 2004 keine Erhebung duchgeführt hat.

hotellerie

display_name: hotellerie


schul-kindergarten-anz

title_for_slug: schul-kindergarten-anz

de: gemeinden bezirke schuelerinnen schulen kantonzuerich kindergarten

de: Schül. Kindergarten [Anz.]

de: Anzahl KindergartenschülerInnen inkl. Grundstufe (nach Wohnort)

kindergarten

display_name: kindergarten

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

schulen

display_name: schulen


anteil-gk-e

title_for_slug: anteil-gk-e

label: Infoblatt ÖV-Güteklassen

de: Anteil GK E [%]

de: Anteil Einwohner pro ÖV-Güteklasse E: Die ÖV-Güteklassen geben lagesscharf Aufschluss über die Erschliessungsqualität einer Gemeinde mit dem ÖV. In einem ersten Schritt werden Haltestellenkategorien definiert, in Abhängigkeit von einem an der Haltestelle verfügbaren ÖV-Verkehrsmittel und dem Kursintervall. Danach wird in Abhängigkeit von Haltestellenkategorie und Luftliniendistanz die ÖV-Güteklasse ermittelt. Für jede Gemeinde werden die Einwohner pro Güteklasse in Prozent berechnet.

oeffentlicherverkehr

display_name: oeffentlicherverkehr

verkehr

display_name: verkehr


schul-primarschule-anz

title_for_slug: schul-primarschule-anz

de: gemeinden schuelerinnen schulen bezirke kantonzuerich primarschule

de: Schül. Primarschule [Anz.]

de: Anzahl PrimarschülerInnen (nach Wohnort)

primarschule

display_name: primarschule


vza-im-sekundarsektor-anz

title_for_slug: vza-im-sekundarsektor-anz

de: industrie arbeitsmarkt kantonzuerich wirtschaftssektor beschaeftigte gemeinden bezirke

de: VZÄ im Sekundärsektor [Anz.]

de: Beschäftigung des Sekundärsektors (Bergbau, Verarbeitendes Gewerbe/Herstellung von Waren, Energie- und Wasserversorung, Baugewerbe/Bau) in Vollzeitäquivalenten. Aktuellstes Jahr provisorisch. Ab 2015 Berechnung mit neuem Modell, was in Bezug auf die VZÄ zu einem Bruch in der Zeitreihe zwischen 2014 und 2015 führt. Werte < 4 werden nicht ausgewiesen.

arbeitsmarkt

display_name: arbeitsmarkt

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

industrie

display_name: industrie

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

wirtschaftssektor

display_name: wirtschaftssektor

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: gemeinden schulen sekundarschule bezirke kantonzuerich schuelerinnen

de: Schül. Sekundarstufe I [Pers. pro 1000 Einw.]

de: Die Sekundarstufe I umfasst das 7., 8. und 9. Normschuljahr. Gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr

bezirke

display_name: bezirke

gemeinden

display_name: gemeinden

sekundarschule

display_name: sekundarschule

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Das Statistische Amt ist das Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik im Kanton Zürich. Wir versorgen Bevölkerung, Verwaltung, Politik, Gemeinden, Medien, Firmen und sonstige Organisationen mit qualitativ hochstehenden Daten, Informationen und Fakten zum Kanton Zürich. Inhaltlich arbeiten wir unabhängig und objektiv.


de: teilzeiterwerbstaetige arbeitsmarkt beschaeftigungsgrad bezirke landwirtschaft gemeinden beschaeftigte kantonzuerich

de: Anteil Teilzeitbeschäftigte Landwirtschaft [%]

de: Teilzeit: < 75 Prozent

beschaeftigungsgrad

display_name: beschaeftigungsgrad

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

teilzeiterwerbstaetige

display_name: teilzeiterwerbstaetige


geb-vol-landwirtschaft-zunahme

title_for_slug: geb-vol-landwirtschaft-zunahme

de: gemeinden bautaetigkeit kantonzuerich bezirke landwirtschaft gebaeude

de: Geb.Vol. Landwirtschaft: Zunahme [%]

de: Veränderung des Gebäudevolumens gegenüber Vorjahr (1995: jährliche Veränderung im Zeitraum 1990-2000)

bautaetigkeit

display_name: bautaetigkeit

gebaeude

display_name: gebaeude


wanderungsbilanz-pers

title_for_slug: wanderungsbilanz-pers

de: kantonzuerich bezirke gemeinden bevoelkerung

de: Wanderungsbilanz [Pers.]

de: Zuzüge minus Wegzüge (ohne Umzüge innerhalb der Gemeinden). Inkl. innerkantonaler Wanderungen.

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung


krw-wahleranteil-sd

title_for_slug: krw-wahleranteil-sd

de: bezirke gemeinden kantonsratswahlen politik parteien wahlen kantonzuerich

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil SD [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei SD bei den Kantonsratswahlen

kantonsratswahlen

display_name: kantonsratswahlen

parteien

display_name: parteien

politik

display_name: politik

wahlen

display_name: wahlen


en: flood estimation-methods decision-making hydrology engineering

media_type: application/pdf

format: PDF

en:
(English version below)
Ziel dieser Faktenblätter ist es Informationen zu den Schätzmethoden, Hinweise zur Parametrisierung und eine grobe Einschätzung der Güte der Resultate in übersichtlicher Form bereitzustellen. Ein zeitaufwändiges Zusammensuchen dieser Informationen aus unterschiedlichen Quellen entfällt daher weitgehend. Die Bearbeitenden sollen damit in der Lage sein, sich innerhalb weniger Minuten die wichtigsten Hintergrundinformationen zu jeder der vorgestellten Methoden in Erinnerung zu rufen. Der Leitfaden unterstützt bei der Plausibilisierung und bei der Mittelung der Ergebnisse der einzelnen Schätzmethoden zu einem repräsentativen Endergebnis. Vorausgesetzt wird Grundwissen und Erfahrung in der Thematik.
Der Leitfaden führt die Fachperson anhand eines Entscheidungsbaums in acht Schritten durch den Arbeitsablauf und unterstützt mit einem Fragenkatalog bei der Plausibilisierung der Ergebnisse.
Auf den Faktenblättern sind für jede Schätzmethode alle relevanten Informationen stichwortartig und grafisch übersichtlich auf einer DIN-A4 Seite zusammengefasst. Jedes Faktenblatt ist einheitlich gegliedert.
The aim of these fact sheets is to provide information on the flood estimation methods, notes on their parameterization and a rough assessment of the quality of the results in a clear form. A time-consuming research for this information from different sources is therefore largely eliminated. The users should be able to recall the most important background information on each of the methods presented within a few minutes. The guide provides support in checking plausibility and averaging the results of the individual estimation methods to produce a representative final result. Basic knowledge and experience in the subject are assumed.
The guide leads the expert through the workflow in eight steps using a decision tree and supports the plausibility check of the results with a list of questions.
On the fact sheets, all relevant information for each estimation method is summarized with key words and graphics on one DIN A4 page. Each fact sheet has a standardized structure.

decision-making

display_name: decision-making

engineering

display_name: engineering

estimation-methods

display_name: estimation-methods

flood

display_name: flood

hydrology

display_name: hydrology

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

value: Envidat Harvester

en: Faktenblätter und Leitfaden für Hochwasserschätzmethoden in der Praxis


en: clm5 oshd high-resolution forest-productivity land-use land-cover snow snow-simulation evapotranspiration

media_type: application/zip

en: Point-scale CLM5 simulation output of snow depth and snow water equivalent for 9 different simulation scenarios, each performed at 36 snow station locations across Switzerland. Please have a look at table A1 in the appendix of the linked publication for coordinates of the stations. Additional information on the setup, and the differences between simulation setups can also be found in the linked publication.

format: ZIP

en:
12 gridded CLM5 simulations over the spatial extent of Switzerland:
- 1km, 0.25deg, 0.5deg
- 3 different meteorological forcings (Clim_CRU, CLIM_CRU*, CLIM_OSHD)
- 2 different land use forcings
each with the following outputs:
- daily snow depth (file SNOW_DEPTH.nc)
- monthly summed gross primary production (file FPSN_MONTH_SUM.nc)
- monthly summed evapotranspiration (file QFLX_EVAP_TOT_MONTH_SUM.nc).
Temporal extent of all simulations: 01/01/2015 - 31/12/2020.

en: Forcing land surface datasets used for the CLM5 simulations at 1km, 0.25° and 0.5° resolution. For the 1km resolution both the standard global (LU_Gl) and the high-resolution dataset (LU_HR) are provided.

en:
This dataset contains Community Land Model 5 (CLM5) simulation output over the spatial extent of Switzerland at different resolutions and based on a range of input datasets. It further contains land-use surface data used for the CLM5-simulations.

**Detailed description of the CLM5 simulation setup and the various input datasets can be found in the accompanying publication: https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-1832.**

 CLM5 simulation output

This dataset includes gridded CLM5 simulations of snow depth, gross primary productivity (GPP) and evapotranspiration at different resolutions ( 1km, 0.25° and 0.5°) and based on a range of input datasets over the spatial extent of Switzerland (see folder *gridded_CLM5_simulations*). Additionally, point-scale CLM5 simulations of snow depth and snow-water-equivalent at 36 snow-station locations (see folder *point_scale_CLM5_simulations*) are included. Latitude, longitude and elevation for these station locations can be found in table A1 of the above-mentioned publication. All simulation output spans from 01/01/2015 - 31/12/2019.

Included CLM5 simulation results are based on 3 different meteorological forcing datasets:
* Clim_CRU: standard global dataset, we used the recent state-of-the-art standrd global dataset CRU-JRA (https://catalogue.ceda.ac.uk/uuid/aed8e269513f446fb1b5d2512bb387ad)

* Clim_CRU*: ClimCRU upraded by downscaling temperature data using a temperature lapse rate of -6.5K/1000m and a high-resolution DEM

* Clim_OSHD: highest level of detail, meteorological forcing generated according to methods developed by the Operational Snow Hydrological Service (OSHD), at 1km spatial and 1hour temporal resolution</li>

 Land-use surface data

This dataset further includes forcing land surface datasets used for the CLM5 simulations at 1km, 0.25° and 0.5° resolution (see folder *surface_landuse_datasets*). For the 1km resolution both the standard global (LU_Gl) and the high-resolution dataset (LU_HR), which includes a higher level of detail and is based on a more up-to-date land use datase, are provided. More details on these two datasets can be found in the above-mentioned publication.

evapotranspiration

display_name: evapotranspiration

forest-productivity

display_name: forest-productivity

high-resolution

display_name: high-resolution

land-cover

display_name: land-cover

land-use

display_name: land-use

oshd

display_name: oshd

snow

display_name: snow

snow-simulation

display_name: snow-simulation

en: Multi-resolution CLM5 simulations across Switzerland


maintainer: EnviDat Support

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

en: Data plot of the forest station (SCB)

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

en: Site photo of the field station (SCF)

en: Site photo of the field station from above (viewing downwards the slope).

format: SERVICE

en: Further details on the data repository

en: Meta data documentation.

en: Site photo of the forest station (SCB)

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

en: Field station data (SCF)

en: Data file.

en: Forest station data (SCB)

en: Data plot of the field station (SCF)

en: Site aerial photo (Schänis)

en: Site aerial photo from both Schänis stations. Source: Google. 2016. Site aerial photo from both Schänis stations. Retrieved November 11, 2016, from https://www.google.ch/maps

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Schänis in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (SCB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 130-150 yrs), European silver fir (_Abies alba_; 130-150 yrs) and European ash (_Fraxinus excelsior_; 130-150 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, SCF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Schänis is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

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meteo

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meteorology

display_name: meteorology

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swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

en: Schänis, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1998 onwards


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

en: README

media_type: text/plain

format: TXT

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en: WFJ_ICE_LAYERS dataset

mimetype: application/zip

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

ice-layers

display_name: ice-layers

snow-stratigraphy

display_name: snow-stratigraphy

snow-temperature

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snowmicropen

display_name: snowmicropen

water-front

display_name: water-front

weissfluhjoch

display_name: weissfluhjoch

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


maintainer: Yves Bühler

en: orthophoto snow-depth-mapping uav photogrammetry dsm wingtra drone-data

en: Data Access

en:
- DSM (10 cm resolution)
- Ortho (3 cm resolution)
- HS (10 cm resolution)
- original RGB drone images
- Agisoft Metashape Processing Report

All products are also available as a cloud optimized geotiff.

en: To map and assess snow depth on different dates, 9 flights were conducted in the winter season of 2020/21 at the Latschüelfurgga in Davos. The data was captured with a Sony RX1R II mounted on a Wingtra drone and was processed with the Agisoft Metashape software. High-resolution DSMs, orthomosaics and snow height rasters, as well as the original RGB images from each flight are available.

drone-data

display_name: drone-data

dsm

display_name: dsm

orthophoto

display_name: orthophoto

photogrammetry

display_name: photogrammetry

snow-depth-mapping

display_name: snow-depth-mapping

uav

display_name: uav

wingtra

display_name: wingtra

en: Photogrammetric Drone Data Latschuelfurgga


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

avalanche-accident-statistics

display_name: avalanche-accident-statistics

avalanche-fatalities

display_name: avalanche-fatalities

fatalities-in-or-around-buildings

display_name: fatalities-in-or-around-buildings

fatalities-in-settlements

display_name: fatalities-in-settlements

fatalities-in-the-backcountry

display_name: fatalities-in-the-backcountry

fatalities-on-transportation-corridors

display_name: fatalities-on-transportation-corridors

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


snow-drift-station-snow-and-air-data

maintainer: Benjamin Walter

title_for_slug: snow-drift-station-snow-and-air-data

en: raclets snow-temperature snow-depth snow-height temperature snow

en: Air Temperature

en: The air temperature (°C) was measured with a Campbell CS-215 which was mounted at a height of 2.2 m above ground. The time is given in UTC+1.

format: XLS

en: Snow Surface Temperature

en: The snow surface temperature (°C) was measured with a Campbell SI-111 at 0.7 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Snow Depth

en: The snow depth (cm) was measured with a Lufft SHM-31 which was mounted at 1.7 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Relative Humidity

en: The relative humidity (%) was measured with a Campbell CS-215 at a height of 2.2 m above ground. The time is given in UTC+1.

en: Snow and air data was monitored at Gotschnagrat (LON: 46.859 LAT: 9.849) by an infrarot radiometer (Campbell SI-111) for snow temperature (°C), a snow height sensor (Lufft SHM-31) for snow height change (cm) and a temperature and humidity sensor (Campbell CS-215) for air temperature (°C) and relative humidity (%). No filter was applied to the sensors and the smapling frequency was 1 Hz.

raclets

display_name: raclets

snow

display_name: snow

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-height

display_name: snow-height

snow-temperature

display_name: snow-temperature

temperature

display_name: temperature

en: Snow Drift Station - Snow and Air Data


maintainer: Franziska Gerber

en: antarctica cryowrf aws consistent python

en: Scripts to preprocess (and download for some databases) atmospheric weather station data. Furthermore, a list of stations and a map can be created to have an overview.

en:
There are many sources providing atmospheric weather station data for the Antarctic continent. However, variable naming, timestamps and data types are highly variable between the different sources. The published python code intends to make processing of different AWS sources from Antarctica easier. For all datasets that are taken into account variables are renamed in a consistent way. Data from different sources can then be handled in one consistent python dictionary.

The following data sources are taken into account:

* AAD: Australian Antarctic Division (https://data.aad.gov.au/aws)
* ACECRC: Antarctic Climate and Ecosystems Cooperative Research Centre by the Australian Antarctic Division
* AMRC: Antarctic Meteorological Research Center (ftp://amrc.ssec.wisc.edu/pub/aws/q1h/)
* BAS: British Antarctic Survey (ftp://ftp.bas.ac.uk/src/ANTARCTIC_METEOROLOGICAL_DATA/AWS/; https://legacy.bas.ac.uk/met/READER/ANTARCTIC_METEOROLOGICAL_DATA/)
* CLIMANTARTIDE: Antarctic Meteo-Climatological Observatory by the italian National Programme of Antarctic Research (https://www.climantartide.it/dataaccess/index.php?lang=en)
* IMAU: Institute for Marine and Atmospheric research Utrecht (Lazzara et al., 2012), https://www.projects.science.uu.nl/iceclimate/aws/antarctica.ph
* JMA: Japan Meteorological Agency (https://www.data.jma.go.jp/antarctic/datareport/index-e.html)
* NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration (https://gml.noaa.gov/aftp/data/meteorology/in-situ/spo/)
* Other/AWS_PE: Princess Elisabeth (PE), KU Leuven, Prof. N. van Lipzig, personal communication
* Other/DDU_transect: Stations D-17 and D-47 (in transect between Dumont d’Urville and Dome C, Amory, 2020)
* PANGAEA: World Data Center (e.g. König-Langlo, 2012)

Important notes

* Information about data sources is available. Some downloading scripts are included in the provided code. However, users should make sure to comply with the data providers terms and conditions.
* Given changing download options of the differnent institutions the above links may not permanently work and data has to be retrieved by the user of this dataset.
* No quality control is applied in the provided preprocessing software - quality control is up to the user of the datasets. Some dataset are quality controlled by the owner.

Acknowledgements
--------------------------
We thank all the data providers for making the data publicly available or providing them upon request. Full acknowledgements can be found in Gerber et al., submitted.

References
---------------
Amory, C. (2020). “Drifting-snow statistics from multiple-year autonomous measurements in Adélie Land, East
Antarctica”. The Cryosphere, 1713–1725. doi: 10.5194/tc-14-1713-2020

Gerber, F., Sharma, V. and Lehning, M.: CRYOWRF - a validation and the effect of blowing snow on the Antarctic SMB, JGR - Atmospheres, submitted.

König-Langlo, G. (2012). “Continuous meteorological observations at Neumayer station (2011-01)”. Alfred Wegener
Institute, Helmholtz Centre for Polar and Marine Research, Bremerhaven, PANGAEA, doi: 10.1594/PANGAEA.
775173

antarctica

display_name: antarctica

aws

display_name: aws

consistent

display_name: consistent

cryowrf

display_name: cryowrf

python

display_name: python

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: Preprocessing Antarctic Weather Station (AWS) data in python


en: grassland soil-biodiversity bacteria topsoil-removal nematodes biodiversity soil-chemistry soil plants restoration fungi soil-biology

en: Networks

en:
Treatment	Treatment groups; Y.4-18 = restored grasslands; Initial = intensively managed grasslands; Target = species-rich semi-wet to semi-dry grasslands
Correlation	non-parametric Spearman rank correlations
Vertex.1+2	Comparison between network components; N.pool = total soil nitrogen pool [kg ha-1 12 cm-1]; Corg.pool = soil organic carbon pool [kg ha-1 12 cm-1], pH = soil pH [CaCl2]; BD = bulk density [g cm-3]; FC = field capacity [%]
	PCoA 1 + 2 biotic communities [Veg = vegetation; Nem = nematoda; Fun = fungi; Prok = prokaryota]
Type	Interactions type; A.A = abiotic.abiotic; A.B = abiotic.biotic; B.B = biotic.biotic

en: Nematode data

en:
Sample.data
Plot.ID	consecutive numbers for plots (in total 36 plots)
Treatment	One restoration treatment and two reference treatments. Topsoil+Propagules= Topsoil removal (upper 10-30 cm) combined with introduction of target plant species; Initial=intensively managed grasslands; Target= species-rich semi-wet to semi-dry grasslands
treat.yr	Treatment abbreviation. For restored grasslands: Treatment abbreviation + time since restoration; Initial + Target = NA
yr.trt	year when topsoil was removed; Initial + Target = NA
Age	time since restoration (sampling year 2018 - yr.trt); Initial + Target = NA
Age.class	restored sites of similar age grouped into four age classes. Y.4 = Year 3+4 (recently restored); Y.18 = Year 17+19 (mid-term); Y.24 = Year 23+25 (long-term); Y.30 = Year 27+32 (long-term); Initial + Target = NA
Cluster	clustered spatial arrangment of sites in the field (see Supporting Information Fig. S1)
Site	clustered spatial arrangment (replicates) of plots per site (see Supporting Information Fig. S1)

Taxonomy
ASV.ID	unit number.letter code per amplicon sequence variant (in total 904)
Taxonomic rank	Phylum, Class, Order, Family, Genus, Species

Abundance
columns	Plot.ID (see Sample.data)
rows	ASV.ID (see Taxonomy)

en: Fungi data

en:
Sample.data
Plot.ID	consecutive numbers for plots (in total 36 plots)
Treatment	One restoration treatment and two reference treatments. Topsoil+Propagules= Topsoil removal (upper 10-30 cm) combined with introduction of target plant species; Initial=intensively managed grasslands; Target= species-rich semi-wet to semi-dry grasslands
treat.yr	Treatment abbreviation. For restored grasslands: Treatment abbreviation + time since restoration; Initial + Target = NA
yr.trt	year when topsoil was removed; Initial + Target = NA
Age	time since restoration (sampling year 2018 - yr.trt); Initial + Target = NA
Age.class	restored sites of similar age grouped into four age classes. Y.4 = Year 3+4 (recently restored); Y.18 = Year 17+19 (mid-term); Y.24 = Year 23+25 (long-term); Y.30 = Year 27+32 (long-term); Initial + Target = NA
Cluster	clustered spatial arrangment of sites in the field (see Supporting Information Fig. S1)
Site	clustered spatial arrangment (replicates) of plots per site (see Supporting Information Fig. S1)

Taxonomy
OTU.ID	consecutive numbers for operational taxonomic units (OTUe 1-7794)
Taxonomic rank	Domain, Phylum, Class, Order, Family, Genus, Species

Abundance
columns	Plot.ID (see Sample.data)
rows	OTU.ID (see Taxonomy)

en: Ecosystem coupling_interactions

en:
Treatment	Treatment groups; Y.4-18 = restored grasslands; Initial = intensively managed grasslands; Target = species-rich semi-wet to semi-dry grasslands
Type	Interactions type; A.A = abiotic.abiotic; A.B = abiotic.biotic; B.B = biotic.biotic
Correlation	non-parametric Spearman rank correlations between biotic and abiotic parameters (ecological interactions)

en: Distance to target results

en:
Community	biotic community (vegetation, nematoda, fungi, prokaryota)
Treatment	Treatment groups; Y.4-30= restored grasslands (time since restoration); Initial=intensively managed grasslands (I)
Comparison	within- or between-community Bray-Curtis dissimilarity distance comparison
Label	within-community distances of initial/restored grasslands: treatment abbreviation; between-communities distances of initial/restored-to-target grasslands: treatment abbreviation plus Target (T; species-rich grasslands)
mean	Mean distance to Target (6 plots per treatment group)
sd	Standard deviation of distances to Target (6 plots per treatment group)

en: Vegetation data

en:
Plot.ID	consecutive numbers for plots (in total 36 plots)
Treatment	One restoration treatment and two reference treatments. Topsoil+Propagules= Topsoil removal (upper 10-30 cm) combined with introduction of target plant species; Initial=intensively managed grasslands; Target= species-rich semi-wet to semi-dry grasslands
treat.yr	Treatment abbreviation. For restored grasslands: Treatment abbreviation + time since restoration; Initial + Target = NA
yr.trt	year when topsoil was removed; Initial + Target = NA
Age	time since restoration (sampling year 2018 - yr.trt); Initial + Target = NA
Age.class	restored sites of similar age grouped into four age classes. Y.4 = Year 3+4 (recently restored); Y.18 = Year 17+19 (mid-term); Y.24 = Year 23+25 (long-term); Y.30 = Year 27+32 (long-term); Initial + Target = NA
Cluster	clustered spatial arrangment of sites in the field (see Supporting Information Fig. S1)
Site	clustered spatial arrangment (replicates) of plots per site (see Supporting Information Fig. S1)
column I-LW	Plant abundance per species (in total 327 plant species) expressed as cover percentage estimation according to van der Maarel (vdM 1979; 7 classes: 1-7); nomenclature according to Lauber & Wagner (1996)

en: Soil properties

en:
Plot.ID	consecutive numbers for plots (in total 36 plots)
Treatment	One restoration treatment and two reference treatments. Topsoil+Propagules= Topsoil removal (upper 10-30 cm) combined with introduction of target plant species; Initial=intensively managed grasslands; Target= species-rich semi-wet to semi-dry grasslands
treat.yr	Treatment abbreviation. For restored grasslands: Treatment abbreviation + time since restoration; Initial + Target = NA
yr.trt	year when topsoil was removed; Initial + Target = NA
Age	time since restoration (sampling year 2018 - yr.trt); Initial + Target = NA
Age.class	restored sites of similar age grouped into four age classes. Y.4 = Year 3+4 (recently restored); Y.18 = Year 17+19 (mid-term); Y.24 = Year 23+25 (long-term); Y.30 = Year 27+32 (long-term); Initial + Target = NA
Cluster	clustered spatial arrangment of sites in the field (see Supporting Information Fig. S1)
Site	clustered spatial arrangment (replicates) of plots per site (see Supporting Information Fig. S1)
N.pool	Soil nitrogen pool (June 2017); corrected for bulk density and 12 cm sampling depth [kg ha-1 12cm-1]
Corg.pool	Soil organic carbon pool (June 2017); corrected for bulk density and 12 cm sampling depth [kg ha-1 12cm-1]
pH	soil pH [CaCl2]
BD	Bulk density [g cm-3]
FC	Field capacity [%]
Veg.1	principle coordinate axis 1 (vegetation)
Veg.1	principle coordinate axis 2 (vegetation)
Nem.1	principle coordinate axis 1 (nematoda)
Nem.2	principle coordinate axis 2 (nematoda)
Fun.1	principle coordinate axis 1 (fungi)
Fun.2	principle coordinate axis 2 (fungi)
Prok.1	principle coordinate axis 1 (prokaryota)
Prok.2	principle coordinate axis 2 (prokaryota)
Veg.H	Shannon diversity (vegetation)
Nem.H	Shannon diversity (nematoda)
Fun.H	Shannon diversity (fungi)
Prok.H	Shannon diversity (prokaryota)

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

Paper Citation:

_Resch, M.C., Schütz, M., Ochoa-Hueso, R., Buchmann, N., Frey, B., Graf, U., van der Putten, W.H., Zimmermann, S., Risch, A.C. (in review). Long-term recovery of above- and belowground interactions in restored grassland after topsoil removal and seed addition. Journal of Applied Ecology_

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

Study area and experimental design
The study was conducted in and around two nature reserves, Eigental and Altläufe der Glatt, which were located approximately 5 km apart (47°27´ to 47°29´ N, 8°37´ to 8°32´ E, 417 to 572 m a.s.l., Canton of Zurich, Switzerland; Figure S1 and S2, Table S1). Mean annual temperature and precipitation are 9.8 ± 0.6 °C and 990 ± 168 mm (Kloten climate station 1988-2018; MeteoSchweiz, 2019). TFor this study, we used a space-for-time approach based on eight restoration sites that were between 3 and 32 years old. We measured recovery and restoration success by comparing the restored grasslands with intensively managed and semi-natural grasslands. Using a space-for-time approach requires high similarities in historical properties of the site, such as soil conditions and management regimes, to assure that temporal processes are appropriately represented by spatial patterns (Walker et al., 2010). This was the case in our study. The restored sites had similar soil conditions (i.e., soil type, structure, water availability) as the targeted semi-natural grasslands, while they shared the same agricultural legacy with intensively managed grasslands, i.e., biomass harvest and fertilization (manure and/or slurry) three to five times a year as well as tillage. We randomly established three 5 m x 5 m (25-m2) plots for plant identification and three 2 m x 2 m (4-m2) subplots for soil biotic and abiotic data collection at least 2 m away from the 25-m2 plots in each restoration site. Sites of similar age were grouped into four age classes: Y.4 (3 & 4 years after restoration), Y.18 (17 & 19 years), Y.24 (23 & 25 years), and Y.30 (27 & 32 years). Six intensively managed (Initial) and six semi-natural grassland (Target) sites complemented the experimental set-up, for a total of 36 plots. All plots were sampled under similar conditions, i.e., day of the year, air temperature, soil moisture, and time since last rain event, in June/July 2017 (intensively managed and semi-natural plots) and 2018 (restored plots).

Collection of plants and selected soil biota data
Plant species cover (in %) was visually estimated in each 25-m2 plot in mid-June (Braun-Blanquet, 1964; nomenclature: Lauber & Wagner, 1996). We calculated Shannon diversity and assessed plant community structure. We included soil microbial (fungi, procaryotes) and nematodes in our study as they represent the majority of soil biotic diversity and abundance (Bardgett & van der Putten, 2014), cover various trophic levels of the soil food web (Bongers & Ferris, 1999), and play key roles in soil functioning and ecosystem processes (Bardgett & van der Putten, 2014). In particular, soil nematodes were found to be well suited belowground indicators to evaluate recovery/development after restoration (e.g. Frouz, et al. 2008; Kardol et al., 2009; Resch et al., 2019). We randomly collected ten soil cores (2.2 cm diameter x 12 cm depths; sampler from Giddings Machine Company, Windsor, USA) in the 4-m2 subplots to assess soil nematode and microbial (fungal, prokaryotic) diversities and community structures. For soil nematodes, eight of the soil cores were combined and gently homogenized, placed in coolers and stored at 4 °C and transported to the laboratory (Netherlands Institute of Ecology, NIOO, Wageningen, Netherlands) within three days after collection. Free-living nematodes were extracted from 200 g of fresh soil using Oostenbrink elutriators (Oostenbrink, 1960). After extraction, each sample was divided into three subsamples, two for molecular identification and one to determine nematode abundance (see Resch et al., 2019). For the molecular work, two subsamples were stored in 70% ethanol (final volume 10 mL each) and transported to the laboratory at the Swiss Federal Research Institute WSL (Birmensdorf, Switzerland). Each subsample was reduced to roughly 200 μL by centrifugation and removal of the supernatant. The remaining ethanol was vaporized (65 °C for 3 h). Thereafter, 180 μL ATL buffer solution (Qiagen, Hilden, Germany) was immediately added and samples were stored at 4 °C until further processing. From these samples, nematode metagenomic DNA was extracted using the DNeasy Blood & Tissue Kit (Qiagen, Hilden, Germany) according to the manufacturer`s protocol, except for the incubation step which was run at 56 °C for 4 h. PCR amplification of the V6-V8 region of the eukaryotic small-subunit (18S) was performed with 7.5 μL of genomic DNA template (ca. 1 ng/μL) in 25 μL reactions containing 5 μL PCR reaction buffer, 2.5 mM MgCL2, 0.2 mM dNTPs, 0.8 μM of each primer (NemF: Sapkota & Nicolaisen, 2015; 18Sr2b: Porazinska et al., 2009), 0.5 μL BSA, and 0.25 μL GoTaq G2 Hot Start Polymerase (Promega Corporation, Madison, USA). Amplification was using an initial DNA denaturation step of 95 °C for 2 min, followed by 35 cycles at 94 °C for 40 sec, 58 °C for 40 sec, 72 °C for 1 min, and a final elongation step at 72 °C for 10 min. Filtering, dereplication, sample inference, chimera identification, and merging of paired-end reads was implemented using the DADA2 pipeline (v.1.12; Callahan et al., 2016) to finally assign amplicon sequence variants (ASVs) as taxonomic units.
We combined and homogenized the remaining two soil cores to assess soil microbes, placed them in coolers (4 °C) and transported them to the laboratory at WSL. Metagenomic DNA was extracted from 8 g sieved soil (2 mm) using the DNAeasy PowerMax Soil Kit (Qiagen, Hilden, Germany) according to the manufacturer´s protocol. PCR amplification of the V3-V4 region of the small-subunit (16S) of prokaryotes (i.e., bacteria and archaea) and the ribosomal internal transcribed spacer region (ITS2) of fungi was performed with 1 ng of template DNA using PCR primers and conditions as previously described (Frey et al., 2016). PCRs were run in triplicates, pooled and 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, USA). Quality filtering, clustering into operational taxonomic units (OTUs, 97% similarity cutoffs) and taxonomic assignment were performed as previously described (Resch et al., 2021).Taxonomic classification of nematode, prokaryotic and fungal sequences was conducted querying against the most recent versions of PR2 (v.4.11.1; Guillou et al., 2013), SILVA (v.132; Quast et al., 2013), and UNITE (v.8; Nilsson et al., 2019) reference sequence databases. Taxonomic assignment cutoffs were set to confidence rankings ≥ 0.8 (below ranked as unclassified). Prokaryotic OTUs assigned to mitochondria or chloroplasts as well as OTUs or ASVs assigned to other than Fungi or Nematoda were manually removed prior to data analysis. The three datasets were filtered to discard singletons and doubletons. Taxonomic abundance matrices were rarefied to the lowest number of sequences per community to achieve parity of the total number of reads between samples (Prokaryotes: 10,929 reads; Fungi: 18,337 reads; Nematodes: 6,662 reads). We calculated Shannon diversity and assessed community structures for soil nematodes, prokaryotes and fungi based on their relative abundances of ASV or OTU at the taxon level.

Collection of soil physical and chemical properties
We randomly collected one undisturbed soil core (5 cm diameter, 12 cm depth) per 4-m2 subplot using a steel cylinder that fit into the soil corer. The cylinders were capped to avoid disturbance during transport and used to measure field capacity, rock content and fine earth density as previously described (Resch et al., 2021). We randomly collected another three soil cores (5 cm diameter, 12 cm depths) in each 4-m2 subplot to determine soil chemical properties. The cores were pooled, dried at 60 °C for 48 h and passed through a 2 mm sieve. We measured soil pH (CaCl2) on dried samples, total nitrogen (N) and organic carbon (C) concentration on dried and fine-ground samples (≤ 0.5 mm; for details see Resch et al., 2021). We calculated total N and organic C pools after correcting its concentration for soil depth, rock content and fine earth density.

bacteria

display_name: bacteria

biodiversity

display_name: biodiversity

fungi

display_name: fungi

grassland

display_name: grassland

nematodes

display_name: nematodes

plants

display_name: plants

restoration

display_name: restoration

soil

display_name: soil

soil-biodiversity

display_name: soil-biodiversity

soil-biology

display_name: soil-biology

soil-chemistry

display_name: soil-chemistry

topsoil-removal

display_name: topsoil-removal

en: Long-term recovery of above-and belowground interactions in restored grasslands


maintainer: Lisa Hülsmann

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

en: Calibration data

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

 Meta data
Reserve: Name of the forest reserve

Plot: Permanent plot number

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

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

dt: Length of the mortality period (years)

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

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

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

mDBH: Mean diameter at breast height (mm)

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

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

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

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

P: Mean annual precipitation sum (mm)

mT: Mean annual air temperature (°C)

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

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

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

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

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

empirical-mortality-models

display_name: empirical-mortality-models

forest-reserves

display_name: forest-reserves

inventory-data

display_name: inventory-data

tree-growth

display_name: tree-growth

tree-mortality

display_name: tree-mortality

educ

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


en: ecosystem-services landscape landscape-ecology european-landscape-convention landscape-perception

en: This indicator measures the average number of different uses of agricultural land in Switzerland. It is thus a measure of the diversity of agricultural land. The agricultural structure survey is used to record the diversity of use.

en: Indicator 2 describes the quantitative change in Switzerland's agricultural area excluding summer pastures. It contributes to assessing the basic agricultural use, which is very important for the landscape. This has a significant impact on the character of the landscape and on biodiversity.

en: As a metric for characterising urban sprawl, the measure of urban sprawl (Z or weighted urban permeation WUP) was first propagated by Jaeger et al. (2008). We use this measure here. Urban sprawl is expressed in DSE/m2. The metric was refined within the framework of the National Research Programme 54 "Sustainable settlement and infrastructure development" in the project "Landscape sprawl Switzerland - Quantitative analysis 1935 to 2002 and implications for spatial planning" (Jaeger et al. 2008).

en: Transport infrastructure such as highways, connecting roads and railroads, as well as settlement areas divide a landscape into individual areas separated from each other. To measure the degree of landscape fragmentation, the metric of "effective mesh size" (meff) was used (Jaeger 2000). It expresses the probability that there are no separating elements, such as traffic routes or settlements, between two randomly selected points. The more separating elements cut up the landscape, the lower this probability and the smaller the effective mesh size.

en: Indicator 31a describes the accessibility of water bodies in Switzerland. Water bodies are popular recreational areas. In order to be used by the population, therefore they should be freely accessible.

en: For many people, "untouched landscape" is the very essence of nature. There are hardly any places left in Switzerland that have no human influence. But you can find regions where human influence is not so obvious. These are areas where no human buildings and installations can be seen. Areas free of facilities are therefore the most natural areas that can be found in Switzerland.

en: This indicator shows the status of transmission lines in Switzerland and analyses the land cover on which these infrastructures are built. Transmission lines are assessed on the basis of TLM data. An extract from TLM_VERSORGUNGSBAUTE (OBJEKTART: Hochspannungsleitungen) is used to calculate the length consumption. In addition, the area statistics layer (NOLC04) is used to differentiate land types into different categories. The total length of transmission lines in Switzerland, in the different biogeographical regions and in the different cantons is calculated by overlay operations for year 2015 and year 2020 (see appendices for further details).

en: Indicator 35 describes the accessibility with footpaths and hiking trails less than 2m wide. The basis for this is the Topographic Landscape Model (TLM and TLM3D) of the Federal Office of Topography. The data are given in km/km2 and are broken down by land use. The land use categories settlement, forest and open land are extracted from the area statistics of the Federal Statistical Office. Contrary to the initial calculation in 2015, we have abandoned the official attribute "hiking trail", as it has been shown that official "hiking trails" are also routed over longer distances along major roads. The current definition has to do solely with the width of the path (max. width 2m) and not with the official designation. This is closer to the quality of a trail than the official designation "hiking trail".

en:
The social indicators for LABES were collected with a Swiss-wide representative survey. The first survey was conducted in 2011 (n = 2814 participants), the second in 2020 (n = 2090 participants). The “Auswertungsprotokolle” inform about the results of each indicator in 2020 and compared to the state of 2011.
Indicator list:
Indicator 23 Ortsbindung / place attachment
Indicator 24 Landschaftliche Schönheit / visual landscape quality or beauty
Indicator 25 Besonderheit (Eigenart und Vergangenheitsbezug)/ place identity
Indicator 27 Wahrgenommener Informationsgehalt der Landschaft: Komplexität, Entdeckungspotenzial, Kohärenz, Lesbarkeit / Kaplans’ preference matrix: complexity, mystery, coherence, legibility

Indicator 29 Faszination / soft fascination
Indicator 30 Authentizität /authenticity
Indicator Neu_16 Erholung und Landschaft (Erholungsindex, Zugang, Outdoorsport) / recreation and landscapes (recreationindex, access, outdoor sports)
Indicator Neu_17 Beobachtete Landschaftscharakterisierung / perceived landscape charachterization
Indicator Neu_18 Beobachtete Landschaftsveränderungen / perceived landscape changes
Indicator Neu_20 Wahrgenommene Landschaftsqualität in den Grundnutzungen oder Texturen (Wald, Landwirtschaft, Siedlungsflächen, Gewässer)/ Perceived landscape quality in the different land use areas (forest, agriculture, settlement areas, water bodies)
Indicator Neu_22 Gesamturteil zur wahrgenommenen Landschaftsqualität / overall satisfaction
Indicator Neu_23 Kulturelle Landschafswerte / cultural values and services of the landscape

en: Indicator 4 describes the length and area of roads and railroads for the year 2020, as well as the changes between different points in time. The calculation of length and area consumption is based on the Topographic Landscape Model TLM and TLM3D of the Federal Office of Topography. Before 2014, changes were recorded in a sampling procedure based on landscape elements and extrapolated to subspaces and the whole of Switzerland. Since 2015, however, it has been possible to use data directly for the whole of Switzerland.

en: This indicator quantitatively describes land consumption for settlement and the change in Switzerland's settlement area based on data from Switzerland's land use statistics (Swiss Federal Statistical Office FSO).

en: This is the general readme for all LABES datasets.

en: Light emissions in 500m resolution for entire Switzerland for the periode 2014-2020 using VIIRS-VCSML

en: The degree of imperviousness indicates the sealed surface area as a percentage. The LABES indicator 7 is surveyed with the area statistics Switzerland. The survey interval of the areal statistics is 12 years for the first 3 surveys and 9 years for the fourth survey of the areal statistics; therefore, short-term developments in the change of the sealed surface cannot be recorded.

en: This indicator shows the agricultural intensity in Switzerland using satellite data by calculating the NDVI values for each growing season and, in particular, observing the standard deviation of these values over the years. The remote sensing data used to calculate this indicator come from Sentinel-2 MSI and cover the whole of Switzerland. Sentinel-2 is a wide-area, high-resolution, multispectral imaging mission of ESA for monitoring vegetation, soil and water cover. Sentinel-2 Level-1C data were used, which are radiometrically and geometrically corrected top-of-atmosphere products. The corrections include orthorectification and spatial registration on a global reference system (combined UTM projection and WGS84 ellipsoid) with sub-pixel accuracy. Level 1C images are delivered in tiles of 100×100 km. A total of 11 tiles are needed to cover the extent of Switzerland.

en: Areas left to nature are areas in which natural processes can take place essentially undisturbed and direct human influences determine the (current) development only to a small extent. In such areas, the composition of animal and plant communities differs from that in the cultivated landscape. The areas left to nature in Switzerland can be divided into "wilderness areas" in the forest (forest wilderness), areas left to nature in the high mountains (alpine fallow) and areas along water bodies (floodplains). The areas may or may not be accessible. Of central importance is the intensity of human activities.

en: Indicator 11a describes the change in the length of watercourses in Switzerland between different points in time. The changes are systematically recorded on the basis of the changes in the national maps 1:25,000, later Vector25 and from about 2012 using TLM3D. With this evaluation protocol (2022), the sampling procedure of "Landschaft unter Druck" is used for the last time. It consists of 152 sampling rectangles in which the changes are recorded and extrapolated to the whole of Switzerland. From TLM3D (2020) onwards, the extrapolation is guaranteed for the entire area of Switzerland.

en: Indicator 8 quantitatively describes the Euclidean distance from each point of a 12.5x12.5m grid outside the building zone to the nearest building. This is a revision based on a new calculation method.

en: Indicator 1 quantitatively describes the forest area of Switzerland and its change. The required data on forest area are calculated using the area statistics (Swiss Federal Statistical Office, SFSO).

en: This indicator shows the situation of wind energy in Switzerland. Firstly, we locate the current wind turbines and wind farms in Switzerland and compare their location with the wind speed map and the federal government's base map concerning the main wind potential areas. Secondly, we analyse the development of wind energy in Switzerland over the years and the efficiency of such structures.

en:
This indicator shows the state of vegetation within urban areas in Switzerland. On the one hand, the entire vegetation period is considered, taking into account all data from mid-May to mid-September. On the other hand, an additional analysis focuses on the spring period from mid-May to the end of June in order to observe only the growing season, which in the vast majority of cases is not yet affected by drought stress.
The remote sensing data used to calculate this indicator come from Sentinel-2 MSI and cover the whole of Switzerland. Sentinel-2 is a wide-area, high-resolution, multispectral imaging mission of ESA for monitoring vegetation, soil and water cover. Sentinel-2 Level-1C data were used, which are radiometrically and geometrically corrected top-of-atmosphere products. The corrections include orthorectification and spatial registration on a global reference system (combined UTM projection and WGS84 ellipsoid) with sub-pixel accuracy. Level 1C images are delivered in tiles of 100×100 km. A total of 11 tiles are required to cover the extent of Switzerland.

en:
Remoteness implies distance from a reference. In the case of an actual journey through a remote landscape, this distance can mean the physical distance from society or from signs of civilisation. In solitude, individuals face the elements of nature and thus move a step away from the backing of security provided by civilised society.
To calculate the remoteness of each grid cell per time period, the "Path Distance" ArcGIS tool is used. This calculates the cost between each grid cell and the settlement areas (pixels with >15 people) as the shortest trajectory. The surface distance is calculated from the horizontal and vertical distance (including the digital elevation model DHM25) and a cost grid, which assigns to each cell the costs incurred when passing through this area. As soon as the trajectory meets (or starts on) a road on which the settlement can be reached, the journey time by public transport or by private means of transport is calculated and the shorter of the two journey times is used.

en: Summer pastures make up the majority of extensively used agricultural land in Switzerland. Summer pastures are located at altitudes that do not allow intensive use of the land, as is the case in the Central Plateau. Fertiliser use is either non-existent or limited. The indicator helps to measure changes in a basic agricultural use that is very important for the mountain landscape. It is a major determinant of landscape character and biodiversity.

en:
The Swiss Landscape Monitoring Program (LABES) records both the physical and the perceived quality of the landscape with about 30 indicators. The surveys of the physical aspects are largely based on evaluations of data available throughout Switzerland from swisstopo and the Federal Statistical Office (FSO). Another significant part of the data comes from a nationwide population survey on landscape perception.
This dataset describes data that have been assembled in the 2020 update of the Swiss Landscape Monitoring Program LABES.

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landscape

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landscape-ecology

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landscape-perception

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en: LABES 2 Indicators of the Swiss Landscape Monitoring Program


maintainer: Marcus Schaub

en: lwf diameter-at-breast-height forest swiss-forest-lab tree scots-pine irrigation drought dbh crown-condition tree-species

en: Shapefile	of measurement location

en: Long-term Irrigation	Experiment Pfynwald homepage

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en: Swiss Forest Health Inventory

en: Site photo 2

en: Site photo 3

en: Dataset

en: Site photo 1

en: To study the performance of mature Scots pine (_Pinus sylvestris_ L.) under chronic drought conditions in comparison to their immediate physiological response to drought release, a controlled long-term and large-scale irrigation experiment has been set up in 2003. The experiment is located in a xeric mature Scots pine forest in the Pfynwald (46° 18' N, 7° 36' E, 615 m a.s.l.) in one of the driest inner-Alpine valleys of the European Alps, the Valais (mean annual temperature: 9.2°C, annual precipitation sum: 657 mm, both 1961-1990). Tree age is on average 100 years, the top height is 10.8 m and the stand density is 730 stems ha-1 with a basal area of 27.3 m2 ha-1. The forest is described as _Erico Pinetum sylvestris_ and the soil is a shallow pararendzina characterized by low water retention. The experimental site (1.2 ha; 800 trees) is split up into eight plots of 1'000 m2 each. During April-October, irrigation is applied on four randomly selected plots with sprinklers of 1 m height at night using water from an adjacent water channel. The amount of irrigation corresponds to a supplementary rainfall of 700 mm year-1. Trees in the other four plots grow under naturally dry conditions. Soil moisture has been monitored since the beginning of the project at 3 soil depths (10, 20 and 60 cm). The crown condition of each tree is being assessed each year since 2003. Tree measurement data such as diameter at breast height, tree height, and social status were assessed in 2002, 2009 and 2014. The duration of the irrigation experiment is planned for 20 years.

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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: Tree measurements 2002-2016 from the long-term irrigation experiment Pfynwald, Switzerland


en: precipitation temperature-profiles wind radiation atmospheric-conditions

en: STB2 CSV

en: This dataset is outdated and has been replaced with an updated version (see description).

en: DATA ACCESS

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en: Overview plot

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en: README

en: This description is outdated and has been replaced with an updated version (see description).

en: Latest data from Stillberg climate station

en:
 Important
This EnviDat entry is outdated. The most recent, usable version of the data can be found under the new EnviDat entry "Long-term meteorological station Stillberg, Davos, Switzerland at 2090 m a.s.l.." The entry can be found under this link <https://www.envidat.ch/#/metadata/meteo-stillberg> and with this DOI <https://doi.org/10.16904/envidat.396>.

atmospheric-conditions

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radiation

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temperature-profiles

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wind

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en: Long-term meteorological and snow station at 2090 m a.s.l., Stillberg, Davos, Switzerland (1975 - present)


data-interactive-avalanche-segmentation

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en: segmentation avalanche interactive snow deep-learning

en:
Images and corresponding avalanche annotations used for interactive avalanche segmentation:
SLF train, vali and test
WebNew
GroundPic
UserPic
UIBK dataset: List of images used
Pictures are from SLF (mostly from the Dischma Cams) if not otherwise indicated. If used, the data needs to be properly cited!

avalanche

display_name: avalanche

deep-learning

display_name: deep-learning

interactive

display_name: interactive

segmentation

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snow

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educ

en: Education, culture and sport

en: Data interactive avalanche segmentation