eigenkapital-fr-einw

title_for_slug: eigenkapital-fr-einw

de: gemeindefinanzen bezirke eigenkapital finanzkennzahlen gemeinden kantonzuerich

de: Eigenkapital [Fr./Einw.]

de: Zweckfreies Eigenkapital pro Einwohner. Das zweckfreie Eigenkapital umfasst die finanzpolitische Reserve und den Bilanzüberschuss/-fehlbetrag. Es dient der Deckung von zukünftigen Aufwandüberschüssen. 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.

eigenkapital

display_name: eigenkapital

finanzkennzahlen

display_name: finanzkennzahlen

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


krw-wahleranteil-glp

maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

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de: politik kantonzuerich gemeinden kantonsratswahlen wahlen bezirke parteien

label: Übersicht über alle Listen der Kantonsratswahlen

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

state: active

type: dataset

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil GLP [%]

media_type: text/csv

format: CSV

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de: Wähleranteil aller Listen der Partei GLP bei den Kantonsratswahlen

bezirke

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gemeinden

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kantonsratswahlen

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kantonzuerich

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parteien

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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.

political_level: canton

kanton-zuerich

capacity: public

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approval_status: approved

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value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester


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name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: bezirke politik wahlen kantonzuerich gemeinden kantonsratswahlen parteien

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil EDU [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei EDU bei den Kantonsratswahlen


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de: bauzonen kantonzuerich bezirke gemeinden bodennutzung zonenart

de: Bauzonen überbaut [ha]

de: Total überbaute Bauzonenfläche

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de: parteien kantonsratswahlen gemeinden kantonzuerich wahlen politik bezirke

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil FDP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei FDP bei den Kantonsratswahlen


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de: politik parteien wahlen bezirke kantonsratswahlen kantonzuerich gemeinden

de: Kantonsratswahlen: Wähleranteil CVP [%]

de: Wähleranteil aller Listen der Partei CVP bei den Kantonsratswahlen


de: bezirke natuerlichepersonen kantonzuerich gemeinden

de: Ø steuerbares Einkommen natürliche Pers. [Fr.]

de: Durchschnittliches steuerbares Einkommen ordentlich besteuerter natürlichen Personen (exkl. Quellensteuerpflichtige und ausserhalb des Kt. wohnhafte). Hinweis: Sehr hohe Beträge einiger weniger Steuerpflichtigen wirken sich entsprechend stark auf den Mittelwert aus. Bis 1998: Reineinkommen.

natuerlichepersonen

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statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: gemeinden bezirke steuern kantonzuerich steuerkraft

de: Steuerkraft ber. (arith. Mittel 3 Jahre) [Mio.Fr.]

de: Berichtigte Steuerkraft (Steuerkraft nach Finanzausgleich): arithm. Mittel der letzten 3 Jahre.

steuerkraft

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steuern

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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.


leerwohnungszahlen

maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

title_for_slug: leerwohnungszahlen

label: Kantonale Webseite zu den Leerwohnungszahlen

de: Variablenliste zu Anzahl Leerwohnungen pro Gemeinde im Kanton Zürich seit 1994

de: Die Variablenliste bezieht sich auf eine alte Datenstruktur und ist nicht mehr aktuell. Die neue Datenstruktur sollte selbsterklärend sein.

format: XLS

de: Anzahl Leerwohnungen pro Gemeinde im Kanton Zürich seit 1994 nach Anzahl Zimmer, Gebäudetyp, Eigentumsverhältnis und Alter der Wohnung (Alt vs. Neubau)

de: Stichtag der Erhebung ist der 1. Juni, die Angaben beziehen sich auf den Gemeindestand (Variable bfs) zum Zeitpunkt der Erhebung. Erhoben werden die Daten von den Gemeinden nach Vorgaben des BFS. Weiter Angaben zur Erhebung finden sich hier unter Methode: https://www.zh.ch/de/planen-bauen/raumplanung/immobilienmarkt/leerwohnungen.html#-291192554

de:
Leerwohnungsdaten der Gemeinden im Kanton Gemeinden.

Jährlich aktualisiert wird nur die Ressource "Anzahl Leerwohnungen pro Gemeinde im Kanton Zürich seit 1994". Weitere Informationen dieser Ressource finden sie in den dazugehörigen Metadaten

leerwohnungen

display_name: leerwohnungen

leerwohnungsziffer

display_name: leerwohnungsziffer

mietwohnungen

display_name: mietwohnungen

de: Leerwohnungszahlen


de: einwohnerzahl altersstruktur bezirke herkunft alter amtlichesgeschlecht altersgruppen gemeinden bevoelkerung altersklassen auslaenderinnen

label: Bevölkerung in Zahlen

de: Bevölkerung nach Gemeinde, Heimat, Geschlecht und Alter (1-Jahres Altersklassen)

de: Alter in Einjahresaltersklassen angegeben

de: Anzahl der Bevölkerung nach zivilrechtlichem Wohnsitz nach 1-Jahres Altersklassen. Ab 2010 inkl. vorläufig Aufgenommene, die seit mehr als einem Jahr in der Gemeinde leben, ohne WochenaufenthalterInnen und Asylsuchende. Definition "Bevölkerung nach zivilrechtlichem Wohnsitz" gemäss Finanzausgleichsverordnung (FAV), §1, Abs. 3, 4 (siehe "Gesetzliche Grundlage").

alter

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altersgruppen

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altersklassen

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altersstruktur

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amtlichesgeschlecht

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auslaenderinnen

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bevoelkerung

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einwohnerzahl

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herkunft

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de: Bevölkerung nach Gemeinde, Heimat, Geschlecht und Alter ab 2010


verkaufe-mfh-anz

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de: eigentumswechsel kantonzuerich handaenderungen bezirke immobilien eigentum mehrfamilienhaus gemeinden

de: Verkäufe MFH [Anz.]

de: Anzahl verkaufter Mehrfamilienhäuser (MFH). Die letzten drei Jahre sind provisorisch.

bezirke

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eigentum

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anteil-waldflache

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de: wald gemeinden kantonzuerich natur waldflaeche bezirke

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.

natur

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wald

display_name: wald

waldflaeche

display_name: waldflaeche

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: bezirke haushalte haushaltsgroesse bevoelkerung gemeinden kantonzuerich

de: Anteil 3-Personenhaushalte [%]

de: Anteil Dreipersonenhaushalte an allen Privathaushalten

haushalte

display_name: haushalte

haushaltsgroesse

display_name: haushaltsgroesse

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 vermoegen gemeinden natuerlichepersonen

de: Steuerb. Vermögen natürl. Pers. 75%-Quantil [Fr.]

de: Steuerbares Vermögen natürlicher Personen des Kantonalen Steueramts. Das 75%-Quantil ist ein Schwellenwert: Drei Viertel der Bevölkerung liegt unter, das andere Viertel über diesem Wert.

natuerlichepersonen

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vermoegen

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motorrad-neuzulassungen-anz

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de: motorfahrzeuge kantonzuerich bezirke fahrzeuge gemeinden

de: Motorrad-Neuzulassungen [Anz.]

de: Zwischen dem 1. Oktober des Vorjahres und dem 30. September erstmals in Verkehr gesetzte Motorräder. Hinweis: Der Wert für den ganzen Kanton umfasst alle Motorräder mit einem Zürcher Kennzeichen; diese können auch Personen oder Unternehmen gehören, die ihr Domizil nicht im Kanton Zürich haben.

fahrzeuge

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motorfahrzeuge

display_name: motorfahrzeuge


de: steuern gemeindesteuern gemeindefinanzen gemeinden kantonzuerich bezirke kirchgemeinden

de: Anteil Kirchgemeinden an allg. Gemeindesteuern [%]

de: Anteil Kirchgemeinden an den allg. Gemeindesteuern (Nettoertrag Rechnungsjahr).

bezirke

display_name: bezirke

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

gemeindesteuern

display_name: gemeindesteuern

kirchgemeinden

display_name: kirchgemeinden

steuern

display_name: steuern


de: kantonzuerich steuern gemeinden juristischepersonen bezirke steuerpflichtige

de: Steuerpflichtige juristische Personen [Anz.]

de: Anzahl steuerpflichtiger juristischer Personen gemäss Steuergrundlagen (kommunales Steuerregister).

gemeinden

display_name: gemeinden

juristischepersonen

display_name: juristischepersonen

steuerpflichtige

display_name: steuerpflichtige


wegzuge

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de: kantonzuerich bevoelkerung gemeinden bezirke

de: Wegzüge [%]

de: Wegzüge in Bezug auf die Einwohnerzahl (gemäss Kantonaler Erhebung) Ende des vorhergehenden Jahres. Beispiel: Die "Wegzüge [%] 2003" beziehen sich auf die Einwohnerzahl von Ende 2002. 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

display_name: bevoelkerung

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


schul-primarschule-anz

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de: schulen bezirke primarschule gemeinden schuelerinnen kantonzuerich

de: Schül. Primarschule [Anz.]

de: Anzahl PrimarschülerInnen (nach Wohnort)

primarschule

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schuelerinnen

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schulen

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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: gemeinden kantonzuerich zimmerzahl wohnungen bezirke wohnungsbestand

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.

wohnungen

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wohnungsbestand

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zimmerzahl

display_name: zimmerzahl


beschaftigte-im-tertiarsektor-anz

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de: gemeinden dienstleistungssektor beschaeftigte wirtschaftssektor arbeitsmarkt bezirke kantonzuerich

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

display_name: arbeitsmarkt

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

dienstleistungssektor

display_name: dienstleistungssektor

wirtschaftssektor

display_name: wirtschaftssektor


de: kantonzuerich eigenkapital bezirke juristischepersonen gemeinden

de: Ø Eigenkapital steuerpfl. jur. Pers. [1000 Fr.]

de: Durchschnittliches Eigenkapital (ehem. Kapital) steuerpflichtiger juristischer Personen. Hinweis: Sehr hohe Beträge einiger weniger Steuerpflichtigen wirken sich entsprechend stark auf den Mittelwert aus.

bezirke

display_name: bezirke

eigenkapital

display_name: eigenkapital


de: oeffentlicherverkehr bezirke corona schulen gewerbe kantonzuerich mobilitaet gastgewerbe

label: Covid-19: Informationsseite des Kantons Zürich

de: COVID_19 Massnahmen im Kanton Zürich

de: Geltende Massnahmen auf dem Gebiet des Kantons Zürich sowie Schulferienzeiten im Bezirk Zürich. Spaltenüberschriften: 'Datum' = Beginn der Massnahme; 'Raum' = Gebiet auf das sich die Massnahme resp. Schulferienzeit bezieht; 'Kategorisierung' = Art der Massnahme (bzw. Schulferien)

corona

display_name: corona

gastgewerbe

display_name: gastgewerbe

gewerbe

display_name: gewerbe

mobilitaet

display_name: mobilitaet

oeffentlicherverkehr

display_name: oeffentlicherverkehr


hotels-anz

title_for_slug: hotels-anz

de: kantonzuerich bezirke betriebe gastgewerbe hotellerie gemeinden

de: Hotels [Anz.]

de: Anzahl Hotels 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.

betriebe

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gemeinden

display_name: gemeinden

hotellerie

display_name: hotellerie

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


wahlbeteiligung-nationalrat

title_for_slug: wahlbeteiligung-nationalrat

de: nationalratswahlen politik kantonzuerich wahlen gemeinden wahlbeteiligung bezirke

de: Wahlbeteiligung Nationalrat [%]

de: Gültig eingelegte Listen (Wahlzettel) dividiert durch Anzahl Wahlberechtigte

nationalratswahlen

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politik

display_name: politik

wahlbeteiligung

display_name: wahlbeteiligung

wahlen

display_name: wahlen

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: oeffentlichefinanzen finanzaufwand kantonzuerich gemeindefinanzen bezirke verkehr gemeinden

de: Nettoaufwand Verkehr und Nachrichtenübermittlung [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

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

verkehr

display_name: verkehr


sozialhilfequote

title_for_slug: sozialhilfequote

de: sozialhilfe gemeinden quote sozialleistungen kantonzuerich bezirke

de: Sozialhilfequote [%]

de: Berechnung: Die Sozialhilfequote berechnet sich aus dem Anteil der Sozialhilfeempfänger/innen zur gesamten Bevölkerung. Bei Gemeinden, die weniger als 5 Fälle haben, wird keine Quote ausgewiesen. (Referenzpopulation im Gemeindeporträt: kantonale Bevölkerungserhebung. Das BFS verwendet für die Berechnung seiner Quoten als Referenzpopulation STATPOP des Vorjahres.)

bezirke

display_name: bezirke

quote

display_name: quote

sozialhilfe

display_name: sozialhilfe

sozialleistungen

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name: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

de: gemeinden covid-19 kinderbetreuung haushalte altersgruppen kantonzuerich

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

display_name: altersgruppen

haushalte

display_name: haushalte

kinderbetreuung

display_name: kinderbetreuung


total-beschaftigte-anz

title_for_slug: total-beschaftigte-anz

de: kantonzuerich arbeitsmarkt bezirke gemeinden beschaeftigte

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

gemeinden

display_name: gemeinden


de: gemeindeverwaltung kantonaleverwaltung gemeinden kantonzuerich

label: Offene Daten publizieren (Publikationsprozess)

label: Rechtliche Grundlagen

label: Datenkatalog

label: Regierungsratsbeschluss Nr. 1362/2021, Leitsätze «gemeinsam digital unterwegs»

de: OGD-Publisher im Kanton Zürich

de: Spaltenüberschriften: 'PUBLISHER' = Bezeichnung der Organisation, unter deren Hoheit die publizierten Daten stehen; 'ABTEILUNG' = Bezeichnung der entsprechenden Abteilung der Organisation, welche die Datenhoheit besitzt (eine Abteilung kann angegeben sein, aber muss nicht); 'PUBLISHER_SUFFIX' = URL-Slug der Organisation (die Abteilung wird im Slug nicht repräsentiert).

de: Liste aller Verwaltungseinheiten und -abteilungen (inkl. 'Publisher-Suffix' = URL-Slug der Organisation), die bis zum angegebenen Zeitpunkt offene Behördendaten (OGD) über die kantonale Metadatenverwaltung (MDV) publizieren. Davon ausgenommen sind Behörden, die ausschliesslich offene Geodaten publizieren, da diese nicht über die MDV bereitgestellt werden, sondern über die kantonale Geodateninfrastruktur (Geoinformation Kanton Zürich). Die Stadt Zürich als grösstes *kommunales* OGD-publizierendes Organ im Kanton ist ebenfalls ausgenommen, da sie über eine eigene OGD-Metadateninfrastruktur (Open Data Zürich) verfügt. Hinweis: Alle OGD, die über die MDV bereitgestellt werden, verfügen sowohl im öffentlichen kantonalen Datenkatalog (zh.ch/daten) wie auch im zentralen Portal für offene Daten der Schweizer Behörden (opendata.swiss) über eine permanente URL (Permalink): Das 'Publisher-Suffix' der Organisation, welche die Datenhoheit über die entsprechenden Daten hält, bildet zusammen mit einer numerischen ID den eindeutigen URL-Slug des Metadatensatzes.

gemeindeverwaltung

display_name: gemeindeverwaltung

kantonaleverwaltung

display_name: kantonaleverwaltung

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

de: Open Government Data publizierende Verwaltungseinheiten und -abteilungen im Kanton Zürich


de: vermoegen bezirke natuerlichepersonen kantonzuerich gemeinden

de: Steuerb. Vermögen natürl. Pers. Durchschn. [Fr.]

de: Steuerbares Vermögen natürlicher Personen des Kantonalen Steueramts. (Durchschnitt).

natuerlichepersonen

display_name: natuerlichepersonen

vermoegen

display_name: vermoegen

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 haushalte haushaltsgroesse kantonzuerich gemeinden bevoelkerung

de: Anteil 6 und mehr Personenhaushalte [%]

de: Anteil Haushalte mit 6 und mehr Personen an allen Privathaushalten

bevoelkerung

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haushaltsgroesse

display_name: haushaltsgroesse


vza-im-sekundarsektor-anz

title_for_slug: vza-im-sekundarsektor-anz

de: kantonzuerich beschaeftigte industrie wirtschaftssektor arbeitsmarkt bezirke gemeinden

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.

bezirke

display_name: bezirke

industrie

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wirtschaftssektor

display_name: wirtschaftssektor


de: gemeindefinanzen staatsinvestitionen kantonzuerich oeffentlichefinanzen gemeinden staatsfinanzen

de: Jahresrechnungen der Zweckverbände des Kantons Zürich

de: Gemeinden schliessen sich in Zweckverbänden zusammen, um gemeinsam eine Leistung zu erbringen. Sie dienen etwa dem Betreiben von Kläranlagen, der Regionalplanung oder der Abfallverwertung.

de: Jahresrechnungen der Schulgemeinden mit Sekundarschulaufgaben des Kantons Zürich

de: Beinhaltet die Sekundarschulgemeinden oder die Vereinigten Schulgemeinden.

de: Jahresrechnungen der Anstalten des Kantons Zürich

de: Mit der Anstalt besteht für die politischen Gemeinden eine Alternative zum Zweckverband oder zu privatrechtlichen Rechtsformen, wie etwa der Aktiengesellschaft oder der Stiftung. Anders als der Zweckverband hat die Anstalt kein Legislativorgan, das aus den Stimmberechtigten oder einer Delegiertenversammlung besteht; in der Anstalt gibt es daher weder ein Initiativ- noch ein Referendumsrecht.

de: Konsolidierte Jahresrechnungen der Gemeinden des Kantons Zürich

de: Eine konsolidierte Gemeinde umfasst die Politische Gemeinde mit Primarschule und Sekundarschule auf dem Gebiet der Politischen Gemeinde.

de: Jahresrechnungen der Schulgemeinden mit Primarschulaufgaben des Kantons Zürich

de: Beinhaltet die Primarschulgemeinden oder die Vereinigten Schulgemeinden.

de: Jahresrechnungen der Politischen Gemeinden des Kantons Zürich

de: Die Jahresrechnung beinhaltet die Nettoaufwendungen aus der Erfolgsrechnung aufgeschlüsselt nach Kontengruppen sowie nach Aufgabenstellen, die Nettoinvestitionen aus der Investitionsrechnung aufgeschlüsselt nach Kontengruppen sowie nach Aufgabenstellen und die Bilanz. Es sind alle Körperschaften des Kantons Zürich (politische Gemeinden, Schulgemeinden, Zweckverbände und Anstalten) enthalten. Zudem wurde zur besseren Vergleichbarkeit der Gemeinden eine konsolidierte Gemeinde berechnet.

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

staatsfinanzen

display_name: staatsfinanzen

staatsinvestitionen

display_name: staatsinvestitionen

de: Jahresrechnungen der Körperschaften des Kantons Zürich


bevolkerung-frauen-pers

title_for_slug: bevolkerung-frauen-pers

de: bezirke frauenanteil gemeinden bevoelkerung kantonzuerich amtlichesgeschlecht

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

display_name: amtlichesgeschlecht

frauenanteil

display_name: frauenanteil

statistisches-amt-kanton-zuerich

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.


geb-vol-nebengebaude-zunahme

title_for_slug: geb-vol-nebengebaude-zunahme

de: bautaetigkeit gebaeude bezirke gebaeudeart gemeinden kantonzuerich

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

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

bautaetigkeit

display_name: bautaetigkeit

gebaeude

display_name: gebaeude

gebaeudeart

display_name: gebaeudeart

gemeinden

display_name: gemeinden


geb-vol-landwirtschaft-anteil

title_for_slug: geb-vol-landwirtschaft-anteil

de: gebaeude kantonzuerich landwirtschaft gemeinden gebaeudeart bezirke

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

de: Approximatives Gebäudevolumen von Landwirtschaftlichen Ökonomiebauten

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft


de: bezirke gemeinden kantonzuerich unternehmensstruktur betriebe

de: Mikrobetriebe (0-9 VZÄ) [Anz.]

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

betriebe

display_name: betriebe

unternehmensstruktur

display_name: unternehmensstruktur


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Wahlen & Abstimmungen

de: gemeinden kantonalevolksabstimmungen abstimmungen eidgenoessischevolksabstimmungen politischegemeinden abstimmungsergebnisse politik

label: Abstimmungsarchiv

de: Abstimmungsarchiv des Kantons Zürich, Ergebnisse Kanton Zürich

de: Abstimmungsarchiv des Kantons Zürich, Ergebnisse pro Gemeinde

de: Alle Ergebnisse der kantonalen und eidgenössischen Abstimmungen des Kantons Zürich seit 1831.

abstimmungen

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abstimmungsergebnisse

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eidgenoessischevolksabstimmungen

display_name: eidgenoessischevolksabstimmungen

kantonalevolksabstimmungen

display_name: kantonalevolksabstimmungen

politik

display_name: politik

politischegemeinden

display_name: politischegemeinden

de: Abstimmungsarchiv des Kantons Zürich ab 1831


leerwohnungen-total-anz

title_for_slug: leerwohnungen-total-anz

de: kantonzuerich zimmerzahl wohnungen bezirke wohnungsbestand gemeinden

de: Leerwohnungen Total [Anz.]

de: Leerstehende Wohnungen am 1. Juni des Erhebungsjahres

bezirke

display_name: bezirke

wohnungen

display_name: wohnungen

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand

zimmerzahl

display_name: zimmerzahl


de: bezirke gemeindefinanzen gemeindesteuern steuern gemeinden kantonzuerich oeffentlichefinanzen finanzaufwand

de: Nettoaufwand Finanzen und Steuern [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

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

gemeindesteuern

display_name: gemeindesteuern

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

steuern

display_name: steuern

statistisches-amt-kanton-zuerich

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.


wohnungsbestand-whg

title_for_slug: wohnungsbestand-whg

de: gemeinden kantonzuerich wohnungen bezirke immobilien wohnungsbestand

de: Wohnungsbestand [Whg.]

de: Wohnungsbestand gemäss GWS. Wohnungsbestand bis 2009 aus Fortschreibung des Wohnungsbestandes der GWZ aufgrund der WBT. Hinweis zu GWS: Die Jahresdifferenz 2009/2010 und 2010/2011 des Wohnungsbestandes entspricht nicht dem Wohnungszugang aufgrund Registerbereinigungen.

gemeinden

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immobilien

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kantonzuerich

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title_for_slug: bevolkerung-manner-pers

de: gemeinden amtlichesgeschlecht bezirke bevoelkerung kantonzuerich maenneranteil

de: Bevölkerung: Männer [Pers.]

de: Einwohnerbestand Männer 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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bevoelkerung

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maenneranteil

display_name: maenneranteil


gemeindebeitrag-an-zvv-fr-einw

title_for_slug: gemeindebeitrag-an-zvv-fr-einw

de: oeffentlichefinanzen gemeinden oeffentlicherverkehr kantonzuerich zvv bezirke

de: Gemeindebeitrag an ZVV [Fr./Einw.]

de: Der Beitrag errechnet sich aus dem auf die Gemeinden entfallenden Defizit und wird anteilsmässig nach Angebot (Anzahl Abfahrten, Ant. 80%) und der absoluten, berichtigten Steuerkraft (Ant. 20%) verteilt. Der Gemeindebeitrag wird gemessen an der Einwohnerzahl Ende Vorjahr.

oeffentlicherverkehr

display_name: oeffentlicherverkehr

zvv

display_name: zvv


kuhe-anz

title_for_slug: kuhe-anz

de: bezirke gemeinden

de: Kühe [Anz.]

de: Anzahl Kühe

bezirke

display_name: bezirke


steuerfuss-ohne-kirchen

title_for_slug: steuerfuss-ohne-kirchen

de: gemeindefinanzen gemeindesteuern kantonzuerich gemeinden oeffentlichefinanzen steuerfuss

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).

steuerfuss

display_name: steuerfuss


neuzulassungen-benzinmotor

title_for_slug: neuzulassungen-benzinmotor

de: kantonzuerich motorfahrzeuge fahrzeuge bezirke personenwagen gemeinden

de: Neuzulassungen Benzinmotor [%]

de: Anteil der Personenwagen (PW) mit Benzinmotor an allen Personenwagen, die zwischen dem 1. Oktober des Vorjahrs und dem 30. September erstmals in Verkehr gesetzt wurden. 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.

fahrzeuge

display_name: fahrzeuge

motorfahrzeuge

display_name: motorfahrzeuge

personenwagen

display_name: personenwagen

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


de: gemeinden kantonzuerich steuerpflichtige bezirke oeffentlichefinanzen

de: Nur an der Quelle besteuerte Quellensteuerpfl. [Anz.]

de: Anzahl Quellensteuerpflichtige, welche nur an der Quelle besteuert sind

steuerpflichtige

display_name: steuerpflichtige

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 haushalte bevoelkerung gemeinden haushaltsgroesse kantonzuerich

de: 3-Personenhaushalte [Anz.]

haushalte

display_name: haushalte

haushaltsgroesse

display_name: haushaltsgroesse


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Management

de: natuerlichepersonen gemeindesteuern steuerfuss juristischepersonen

label: Aktuelle Gemeindesteuefüsse

de: Zürcher Gemeindesteuerfüsse - Zeitreihe

de: Gemeindesteuerfüsse seit 2012, ohne aktuelle Erhebung

de: Zürcher Gemeindesteuerfüsse - aktuell

de: Gemeindesteuerfüsse der laufenden Erhebung. Die Daten werden während der Erhebungsphase (Dezember bis ca. März) laufend aktualisiert.

de: Gemeindesteuerfüsse natürlicher und juristischer Personen.

gemeindesteuern

display_name: gemeindesteuern

juristischepersonen

display_name: juristischepersonen

natuerlichepersonen

display_name: natuerlichepersonen

de: Steuerfüsse der Zürcher Gemeinden für natürliche und juristische Personen


de: kantonzuerich haushaltsgroesse haushalte bezirke bevoelkerung gemeinden

de: Anteil 2-Personenhaushalte [%]

de: Anteil Zweipersonenhaushalte an allen Privathaushalten

gemeinden

display_name: gemeinden

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich


de: bezirke gemeindefinanzen gemeinden kantonzuerich steuern natuerlichepersonen gemeindesteuern

de: Anteil natürl. Pers. an allg. Gemeindesteuern [%]

de: Anteil natürlicher Personen an den allg. Gemeindesteuern (Nettoertrag Rechnungsjahr).

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

steuern

display_name: steuern

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


bevolkerung-durchschnittsalter-jahre

title_for_slug: bevolkerung-durchschnittsalter-jahre

de: altersstruktur gemeinden kantonzuerich alter bevoelkerung bezirke

de: Bevölkerung: Durchschnittsalter [Jahre]

de: Durchschnittsalter Ende Jahr (zivilrechtlicher 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

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.


bauzonen-uberbaut

title_for_slug: bauzonen-uberbaut

de: bezirke bauzonen gemeinden nutzungsreserven kantonzuerich

de: Bauzonen überbaut  [%]

de: Anteil überbaute Bauzonenfläche gemessen an der gesamten Bauzonenfläche

bauzonen

display_name: bauzonen

bezirke

display_name: bezirke

nutzungsreserven

display_name: nutzungsreserven

de: Bauzonen überbaut [%]


de: studierende schuelerinnen bezirke gemeinden kantonzuerich tertiaerstufe

de: Schül. Tertiärstufe [Pers. pro 1000 Einw.]

de: inkl. Universität Zürich, aber ohne ETH; gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr. Ab 2017 sind nur noch Tertiärausbildungen ohne Hochschulen enthalten.

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

studierende

display_name: studierende

tertiaerstufe

display_name: tertiaerstufe


de: covid-19 stellensuchende flugverkehr flugbewegungen energie volkswirtschaft kinder berufslehre kinderbetreuung verkehr flughafen beratungsangebote konkurse epidemien arbeitslose oeffentlicheschulen langsamverkehr gesundheitszustand vorschulstufe lernende verkehrsfrequenz familien todesfaelle bahn luftverkehr verkehrsmittelwahl oeffentlicherverkehr medien internetnutzung strassenverkehr konsum strassenverkehrszaehlung wirtschaft gesundheit bildung corona kindergarten ausbildung handelsregister s-bahn mobilitaet primarschule suchtkrankheiten

label: Readme: Gesellschaftsmonitoring COVID19

label: Visualisierung der Indikatoren im Gesellschaftsmonitoring COVID19

label: Katalog der Indikatoren im Gesellschaftsmonitoring COVID19 (mit Beschreibungen und Bezug der aktuellen Daten)

de: Daten aller Indikatoren im COVID_19 Gesellschaftsmonitoring des Kantons Zürich

de: Variabeln: 'date' = Datum der Erhebung; 'value' = erhobener Wert; 'topic' = thematische Kategorie des Indikators (Liste aller Indikatoren siehe Readme unter "Weiterführende Informationen"); 'variable_short' = Kurzbezeichnung des Indikators (kein String); 'variable_long' = längere Bezeichnung des Indikators (String); 'location' = räumlicher Bezug der Erhebung, 'unit' = Masseinheit des erhobenen Werts; 'source' = Quelle der erhobenen Daten, 'update' = Aktualisierungsfrequenz, 'public' = Status der Veröffentlichung (ja/nein), 'description' = URL mit Beschreibung zur Grundlage der jeweiligen Datenerhebung, Hinweisen zur Methodik sowie Weiteren Informationen.

de: Metadaten aller Indikatoren im COVID_19 Gesellschaftsmonitoring des Kantons Zürich

de: Variabeln: 'id' = Kombination von 'variable_short' und 'location' ergibt eindeutigen Identifkator; 'topic' = thematische Kategorie des Indikators; 'variable_short' = Kurzbezeichnung des Indikators (kein String); 'variable_long' = längere Bezeichnung des Indikators (String); 'location' = räumlicher Bezug der Erhebung, 'unit' = Masseinheit des erhobenen Werts; 'source' = Quelle der erhobenen Daten, 'update' = Aktualisierungsfrequenz, 'public' = Status der Veröffentlichung (ja/nein), 'description' = URL mit Beschreibung zur Grundlage der jeweiligen Datenerhebung, Hinweisen zur Methodik sowie Weiteren Informationen; 'last_modified' = Datum der letzten Aktualisierung; 'date_first_obs' = Startdatum der Zeitreihe (d.i. die erste erhobene Beobachtung); 'date_last_obs' = Enddatum der Zeitreihe (d.i. die letzte erhobene Beobachtung); 'sort' = alphabetische Sortierungsvariable nach 'topic' und 'variable_long'.

de: Datenreihen zu verschiedenen Indikatoren – die meisten auf Tagesbasis – können dabei helfen, besser zu verstehen, wie die Bevölkerung auf die COVID-19-Pandemie und die behördlichen Massnahmen zu ihrer Bewältigung reagiert hat. Verzeichnis aller Indikatoren und Spezifikation der Datenstruktur im Readme unter "Weiterführende Informationen".

arbeitslose

display_name: arbeitslose

ausbildung

display_name: ausbildung

bahn

display_name: bahn

beratungsangebote

display_name: beratungsangebote

berufslehre

display_name: berufslehre

bildung

display_name: bildung

corona

display_name: corona

energie

display_name: energie

epidemien

display_name: epidemien

familien

display_name: familien

flugbewegungen

display_name: flugbewegungen

flughafen

display_name: flughafen

flugverkehr

display_name: flugverkehr

gesundheit

display_name: gesundheit

gesundheitszustand

display_name: gesundheitszustand

handelsregister

display_name: handelsregister

internetnutzung

display_name: internetnutzung

kinder

display_name: kinder

kinderbetreuung

display_name: kinderbetreuung

kindergarten

display_name: kindergarten

konkurse

display_name: konkurse

konsum

display_name: konsum

langsamverkehr

display_name: langsamverkehr

lernende

display_name: lernende

luftverkehr

display_name: luftverkehr

medien

display_name: medien

mobilitaet

display_name: mobilitaet

oeffentlicherverkehr

display_name: oeffentlicherverkehr

oeffentlicheschulen

display_name: oeffentlicheschulen

primarschule

display_name: primarschule

s-bahn

display_name: s-bahn

stellensuchende

display_name: stellensuchende

strassenverkehr

display_name: strassenverkehr

strassenverkehrszaehlung

display_name: strassenverkehrszaehlung

suchtkrankheiten

display_name: suchtkrankheiten

todesfaelle

display_name: todesfaelle

verkehr

display_name: verkehr

verkehrsfrequenz

display_name: verkehrsfrequenz

verkehrsmittelwahl

display_name: verkehrsmittelwahl

volkswirtschaft

display_name: volkswirtschaft

vorschulstufe

display_name: vorschulstufe

wirtschaft

display_name: wirtschaft


de: kantonzuerich alter bevoelkerung bezirke altersstruktur gemeinden

de: Bevölkerung: Anteil 20-39-Jährige [%]

de: Anteil 20-39-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

bezirke

display_name: bezirke

gemeinden

display_name: gemeinden

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich


bevolkerung-heimat-schweiz-pers

title_for_slug: bevolkerung-heimat-schweiz-pers

de: herkunft schweiz nationalitaet bevoelkerung bezirke staatsangehoerigkeit kantonzuerich gemeinden

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).

herkunft

display_name: herkunft

nationalitaet

display_name: nationalitaet

schweiz

display_name: schweiz

staatsangehoerigkeit

display_name: staatsangehoerigkeit

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: sekundarschule bezirke schuelerinnen gemeinden kantonzuerich

de: Schül. Oberstufe [pro 1000 Einw.]

de: Anzahl OberstufenschülerInnen (exklusiv LangzeitgymnasiastInnen) gemessen an der zivilrechtlichen Bevölkerung Ende Vorjahr

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

sekundarschule

display_name: sekundarschule


investitionsanteil

title_for_slug: investitionsanteil

de: kantonzuerich oeffentlichefinanzen gemeinden gemeindefinanzen bezirke staatsinvestitionen

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.

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

oeffentlichefinanzen

display_name: oeffentlichefinanzen

staatsinvestitionen

display_name: staatsinvestitionen


anteil-siedlungsflache

title_for_slug: anteil-siedlungsflache

de: bezirke gemeinden kantonzuerich geografie flaeche

de: Anteil Siedlungsfläche [%]

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

flaeche

display_name: flaeche

geografie

display_name: geografie


de: einkommensverteilung steuerertrag

de: Steuererträge nach Einkommensklassen

de: Die Basis für die Berechnung der approximativen Steuererträge bildet das steuerbare Einkommen gemäss Bundessteuer. Das steuerbare Einkommen gemäss Bundesteuer kann aufgrund unterschiedlicher Abzüge von dem für die Staats- und Gemeindesteuer massgebenden Einkommen abweichen. Für die unterschiedlich hohen Kinderabzüge wurde eine Korrektur vorgenommen. Für andere Positionen werden keine Korrekturen vorgenommen (z.B. Berufsauslagen).

de: Steuererträge nach Vermögensklassen

de: Steuerertrag nach Einkommens- und Vermögensklassen auf Basis der Bundessteuerdaten des kantonalen Steueramts.

einkommensverteilung

display_name: einkommensverteilung

steuerertrag

display_name: steuerertrag

de: Steuererträge nach Einkommens- und Vermögensklassen


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

media_type: application/zip

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.

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: 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.

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

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: Multi-resolution CLM5 simulations across Switzerland


data-analysis-toolkits

maintainer: EnviDat Support

title_for_slug: data-analysis-toolkits

en: hypothesis-testing error-propagation bayesian-inference statistics data-analysis uncertainty

en: Toolkit 3: tools for transforming data

media_type: application/pdf

en: The ladder of powers and a few other cool transformations

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Toolkit 7: hypothesis testing, significance, and power

en: An overview of basic concepts -- and common pitfalls -- in statistical hypothesis testing, statistical significance, and power analysis

en: Toolkit 9: Experimentwise error rates and statistical fishing expeditions

en: Statistical fishing expeditions, and how to avoid being misled by them

format: SERVICE

en: Toolkit 12: weighted averages and their uncertainties

en: There are two different ways to calculate the uncertainty of a weighted average. Software packages often don't tell you which one they are reporting, and the resulting errors can be huge.

en: toolkit 6: averaging in nonlinear functions

en: The average of a nonlinear function will not equal the function evaluated at its average inputs (the mean of the function will differ from from the function of the mean). This toolkit shows how to estimate that averaging bias.

en: Toolkit 10: linear regression

en: An overview of the math, logic, and pitfalls of ordinary least-squares linear regression

en: Toolkit 5: uncertainty analysis and error propagation

en: Gaussian error propagation, monte carlo methods, and first-order, second-moment error propagation

en: Toolkit 2: quantifying data distributions using descriptive statistics

en: Toolkit 11: serial correlation

en: Tools for detecting and correcting for serial correlation in analyses of time series

en: Toolkit 8: Hodges-Lehmann estimators

en: A quick introduction to Hodges-Lehmann estimators (nonparametric measures of effect size)

en: Toolkit 1: graphically displaying data distributions

en: Toolkit 4: confidence intervals

en:
These are condensed notes covering selected key points in data analysis and statistics. They were developed by James Kirchner for the course "Analysis of Environmental Data" at Berkeley in the 1990's and 2000's. They are not intended to be comprehensive, and thus are not a substitute for a good textbook or a good education!

License: These notes are released by James Kirchner under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license.

bayesian-inference

display_name: bayesian-inference

data-analysis

display_name: data-analysis

error-propagation

display_name: error-propagation

hypothesis-testing

display_name: hypothesis-testing

statistics

display_name: statistics

uncertainty

display_name: uncertainty

en: Data analysis toolkits


maintainer: Athanasios Nenes

en: wolfgangpass cloud-modeling sigma-w supersaturation raclets cloud-droplets

en: Predicted cloud droplet numbers (kappa=0.1) Davos Wolfgang

en:
In-situ measurements of aerosol size distributions along with updraft velocities collected from a wind Doppler Lidar are coupled with a state-of-the art droplet activation parameterization (Morales and Nenes, 2014) to determine the cloud droplet number and maximum in-cloud supersaturation that can potentially form over the Davos Wolfgang station between February 24 and March 8 2019. For this, as a sensitivity test, a hygroscopicity parameter of 0.1 is assumed, which is the lower limit determined from the analysis carried out for Weissfluhjoch (https://www.envidat.ch/dataset/ccn-hygroscopicity-predicted-cloud-droplet-numbers-weissfluhjoch). The data file contains:

* Date and time (DD/MM/YYYY hh:mm:ss) in UTC
* The wind-lidar derived standard deviation of updraft velocities (sigma-w) in m/s, used to apply the parameterization employing a single characteristic velocity (Morales and Nenes, 2010)
* The maximum predicted cloud parcel supersaturation (Smax%)
* The total in-situ aerosol number concentration (Naer) in cmˉ³, measured by the SMPS
* The predicted cloud droplet numbers (Nd) in cmˉ³
* The activation fraction (%)

en: Predicted cloud droplet numbers (kappa=0.25) Weissfluhjoch

en:
In-situ measurements of aerosol size distributions along with updraft velocities collected from a wind Doppler Lidar are coupled with a state-of-the art droplet activation parameterization (Morales and Nenes, 2014) to determine the cloud droplet number and maximum in-cloud supersaturation that can potentially form over the Davos Wolfgang station between February 24 and March 8 2019. For this, as a sensitivity test, a hygroscopicity parameter of 0.25 is assumed, which is the upper limit determined from the analysis carried out for Weissfluhjoch (https://www.envidat.ch/dataset/ccn-hygroscopicity-predicted-cloud-droplet-numbers-weissfluhjoch). The data file contains:

* Date and time (DD/MM/YYYY hh:mm:ss) in UTC
* The wind-lidar derived standard deviation of updraft velocities (sigma-w) in m/s, used to apply the parameterization employing a single characteristic velocity (Morales and Nenes, 2010)
* The maximum predicted cloud parcel supersaturation (Smax%)
* The total in-situ aerosol number concentration (Naer) in cmˉ³, measured by the SMPS
* The predicted cloud droplet numbers (Nd) in cmˉ³
* The activation fraction (%)

en: Cloud droplet properties were predicted between February 24 and March 8 2019 for the measurement site Davos Wolfgang (1630 m a.s.l., LON: 9.853594, LAT: 46.835577). Droplet calculations are carried out with the physically based aerosol activation parameterization of Morales and Nenes (2014), employing the “characteristic velocity” approach of Morales and Nenes (2010). Aerosol size distribution observations required to predict the cloud droplet numbers and maximum in-cloud supersaturation are obtained from a Scanning Mobility Particle Size Spectrometer (SMPS) instrument deployed at Davos Wolfgang (https://www.envidat.ch/dataset/aerosol-data-davos-wolfgang). The required vertical velocity measurements are derived from the wind Doppler Lidar (https://www.envidat.ch/dataset/lidar-wind-profiler-data) deployed at the same station and are extracted from the first bin of the instrument, being 200 m above ground level. The hygroscopic properties of the particles measured at Davos Wolfgang could not be estimated, owing to a lack of concurrent CCN measurements. As a sensitivity test, droplet calculations are performed assuming two different values of the aerosol hygroscopicity parameter, 0.1 and 0.25, based on the analysis carried out for Weissfluhjoch. Additional information can be found in Section 2.3 [here](https://acp.copernicus.org/preprints/acp-2020-1036/).

cloud-droplets

display_name: cloud-droplets

cloud-modeling

display_name: cloud-modeling

raclets

display_name: raclets

sigma-w

display_name: sigma-w

supersaturation

display_name: supersaturation

wolfgangpass

display_name: wolfgangpass

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: Predicted cloud droplet numbers Davos Wolfgang


en: antarctica snow arctic ice sea-salt-aerosol

en: Fig 1B_2

media_type: text/plain

en: Individual data to mean shown in Figure 1B

format: TXT

mimetype: text/plain

en: Read Me

en: Description of the data tables

en: Fig 1D

en: Data to Figure 1D

en: Fig 1E

en: Data to Figure 1E

en: Code

en: Matlab code to read and plot the data

en: Fig 1B

en: Data in Figure 1B

en: Fib 1B_3

en: Fig 1F_2

en: Individual data to mean shown in Figure 1F

en: Fig 1F_1

en: Fig 1A

en: Data Figure 1A

en: Fig 1F

en: Data to Figure 1F

en: Fig 1B_1

en: Fig 1C

en: Data to Figure 1C

en: This table lists all NEXAFS data files in chronological order with PE carbon to oxygen signal intensity ratios -from which the atomic ratio were calculated in the paper - before ("preCtoO") and after ("postCtoO") each NEXAFS measurement. Also listed is the change in Na ("lossSodi"), O ("lossOxy"), Cl ("lossChlor"), and C ("lossCarb") signal intensity after the NEXAFS measurement compared to prior to the NEXAFS measurement.

en: This table lists all data files in chronological order. "SampleTemp" refers to the reading of the PT-1000 at the side of the sample holder. "cellPressure" is the water vapour pressure during the measurements. From this, in presence of ice, the temperature of the ice sample can be calculated which is given in the column "iceTemp". "dT" is the difference, or temperature offset, between sensor's reading and the ice samples temperature. The offset is due to the sensor being mounted away from the cooled spot of the sample were it experiences heating from warmer parts of the sample holder. The off-set is used to calibrate the temperature sensor and the resulting temperature during the experiments is given in the column "temperature". "relHum" is the relative humidity above (supercooled) liquid and "concBrine" is the concentration of a NaCl solution in mol/l in equilibrium with ice at the experimental temperature. "Area" is the integrated PE signal.

en: Laboratory experiments are presented on the phase change at the surface of sodium chloride – water mixtures at temperatures between 259 K and 240 K. High selectivity to the upper few nanometres of the frozen solution – air interface is achieved by using electron yield near-edge X-ray absorption fine structure (NEXAFS) spectroscopy. We present the NEXAFS spectrum of the hydrohalite.

en: Data set on interfacial supercooling and the precipitation of hydrohalite in frozen NaCl solutions by X-ray absorption spectroscopy


en: snow-hydrology fsm2 dischma fsm2trans hicar snowpack

en: Input data November 2016 HICAR 50m resolution

en: input data january 2016 COSD

en:
time series of daily averages of the whole domain for each simulation run
- rainfall
- snowfall
- runoff
- snowmelt
- temperature

en: Input data April 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data May 2017 COSD

en: Input data February 2017 COSD

en: input data october 2016 COSD

en: Input data March 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data March 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data october 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data november 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data March 2017 COSD

en: Input data February 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data June 2017 COSD

en: Input data April 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 100m resolution

en: input data november 2016 COSD

en: Input data December 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data April 2017 COSD

en: Input data January 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data October 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 250m resolution

en:
snowheight output of validation days (LiDAR days) for all simulation runs
- 20.03.2027
- 31.03.2017
- 17.05.2017

en: Input data February 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data october 2016 HICAR 100m resolution

en: Available input files for running with FSM2trans

en: Input data March 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data November 2016 HICAR 250m resolution

en:
 DESCRIPTION
The dataset is used to run snowpack simulations with various forcing data at different resolutions with the Flexible Snow Model (FSM2oshd). A dynamical downscaling model (HICAR) and a semi-statistical downscaling approach (COSD) are used to downscale COSMO data to resolutions of 250 m, 100 m and 50 m. Simulations are run with the operational snow cover model and a model extension including wind- and gravity-induced snow redistribution (FSM2trans).
 Input Data
This paragraph describes the input data used to run simulations with FSM2trans
 HICAR
The HICAR input data is created by the High-resolution Intermediate Complexity Atmospheric Research model. The input data is available for different resolutions (250m, 100m and 50m) for a domain covering complex terrain in the Swiss Alps (Dischma)
 COSD
The COSD data was statistically downscaled within the OSHD framework to different resolutions (250m, 100m, 50m) for a domain covering complex terrain in the Swiss Alps (Dischma)
 Simulation files
For the Simulations, a landuse file and a namelist file with the parametrizations need to be supplied to the model
 simulation output
This simulation output that is used for the analysis of the study is provided.

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: FSM2trans snowpack simulations with HICAR input


maintainer: Irmi Seidl

en: community-energy switzerland energy-cooperatives renewable-energy cooperatives

en: Codebook

en: Description of variable attributes and valid n

en: Raw date (SPSS)

en: Raw data in sav. format (SPSS). For comprehension of the data and variable structure, please consult the modified questionnaire with variable names.

en: Raw data (.csv)

en: Raw data in csv. format. For comprehension of the data and variable structure, please consult the codebook and the modified questionnaire with variable names.

en: Questionnaire with variable names

en: Modified questionnaire with variable names for each item. Should be used together with the data files (.csv or .sav) to reconstruct the data and variable structures.

en:
 Topic of Survey
The data at hand on energy cooperatives in Switzerland were collected in 2016 as part of the project "Collective financing of renewable energy projects in Switzerland and Germany" of the National Research Programme 71 "Managing Energy Consumption". The cooperatives were surveyed on their organizational structure, their activities in electricity and heat generation, their finances, the political context and their assessments of the future.

 Survey Method
The survey was targeted at all energy cooperatives in Switzerland (this is the basic population). The Swiss Commercial Register was searched for cooperatives and specific keywords in order to determine this basic population and collect addresses. This search in May 2016 resulted in a total of 304 energy cooperatives, to which a questionnaire was sent in July 2016. A pre-test with 8 persons had been carried out before the questionnaire was sent out. The questionnaire was provided in German and French. It was sent by mail and an attached letter referred to a link for the digital version if preferred. The online version was designed with the software "Sawtooth". After three weeks, a first, and after six weeks a second reminder letter was sent to those cooperatives that had not yet completed the questionnaire. The returned hardcopy questionnaires were manually entered into the database and then combined with the electronic data from the online survey. In the course of the survey, the total population was reduced from 304 to 289: in 4 cases the survey was not deliverable, 4 cooperatives had dissolved, 6 were not actually energy cooperatives, 1 case had recently changed its legal form. With a response rate of 47%, the final data set comprises 136 responses (from 77 digital and 59 hardcopy questionnaires). However, not all 136 of the returned questionnaires were filled out completely. We checked for answers that seemed contradictory or incomprehensible. If an error could be clearly identified and the correct answer derived, the answer was adjusted, otherwise the answer was replaced by "missing data".

 Anonymization
Participating cooperatives have been assured that their information will be kept confidential and will only be made public anonymously. For this reason, the data have been anonymized in in order to prevent any identification of individual cooperatives.

 How to Use the Data
* The data are available in CSV and SPSS (sav.) format.
* A codebook and a modified version of the used questionnaire are provided to illustrate the data and variable structure. In the questionnaire, the variable names are assigned to the corresponding questions. In the codebook, further information on these variables (valid n, answer categories) can be found. This information (of the codebook) is already integrated in the SPSS file.

 Current Embargo on Data
These data are currently under embargo and will only be released when the project is completed (not before 2020).

#Additional Information
* The used questionnaire is provided in German and French.
* Descriptive results of the survey were published in a WSL report: https://www.dora.lib4ri.ch/wsl/islandora/object/wsl:18943

community-energy

display_name: community-energy

cooperatives

display_name: cooperatives

energy-cooperatives

display_name: energy-cooperatives

renewable-energy

display_name: renewable-energy

switzerland

display_name: switzerland

educ

en: Education, culture and sport

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Energy Cooperatives in Switzerland: Survey Results // Energiegenossenschaften in der Schweiz: Befragungsergebnisse


en: biomass-dynamics climate-change treeline-ecosystems plant-traits soil-nutrients plant-community

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

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

biomass-dynamics

display_name: biomass-dynamics

climate-change

display_name: climate-change

plant-community

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plant-traits

display_name: plant-traits

soil-nutrients

display_name: soil-nutrients

treeline-ecosystems

display_name: treeline-ecosystems


maintainer: Océane Hames

en: arctic-sea-ice mosaic snow-transport antarctica snow-deposition openfoam

en:
OpenFOAM-2.3.0. scripts containing the implemented Eulerian-Lagrangian snow transport model.

The code file provided here is not updated. The most recent version of the script can be found on the WSL/SLF GitLab repository: https://gitlabext.wsl.ch/atmospheric-models/snowbedfoam-v1-0.git

en:
OpenFOAM-5.0 scripts containing the implemented Eulerian-Lagrangian snow transport model.
The code file provided here is not updated. The most recent version of the script can be found on the WSL/SLF GitLab repository: https://gitlabext.wsl.ch/atmospheric-models/snowbedfoam-v1-0.git

en: Snowdrift measurements around Neumayer Station III

en: Files containing the topographical data barometrically measured in June 2009 around the German Antarctic Research station Neumayer III. Those measurements are compared to the snowBedFoam simulations to assess the ability of the model to reproduce real snow distribution observations.

en: Neumayer III simulations

en:
Snow distribution results around Neumayer Station III obtained for the sensitivity analysis and comparison to measurements. The file contains several sub-folders, namely:
-COMP: simulation output for the comparison to measurements;
-FLOW: simulation output for the study of wind forcing impact;
-simulation_exampleCase: example case of a snowBedFoam simulation with the reference Neumayer Station mesh;
-SNOW: simulation output for the study of snow properties impact;
-STRUCT: simulation output for the study of structure properties impact.

en: MOSAiC Met City preliminary (Level 2) wind data

en:
Extract from the preliminary MOSAiC atmospheric data (Level 2) for the time period 6th to 13th of November, 2019.
This data was used to set up the fluid forcing parameters in the snowBedFoam simulations on MOSAiC sea ice. It is being published in this repository with the kind permission from Matthew Shupe and his team.
The final processed and quality controlled version of this dataset (Level 3) has not been published yet. A complete reference will be added in this description once it is released.

en: Paper Draft

en: This is the initial draft of the paper where the snowBedFoam 1.0. results are tested against Terrestrial Laser Scan (TLS) measurements of snow dynamics on Arctic sea ice (MOSAiC expedition). It highlights the numerical limitations of our model as well as the measurement uncertainties, which may occur in such extreme environments.

en:
snowBedFoam 1.0. is a snow transport solver implemented in the computational fluid dynamics software OpenFOAM. It is adapted from the standard multi-phase flow solver DPMFoam for application in snow-influenced environments.
To simulate aeolian snow transport, snowBedFoam 1.0. handles coupled Eulerian–Lagrangian phases, which involve a finite number of particles (snow) spread in a continuous phase (air). The snow erosion and deposition are modelled through physics-based equations similar to the ones employed in the well-established LES-Lagrangian Stochastic Model (Comola and Lehning, 2017 ; Sharma et al., 2018 ; Melo et al., 2022). This modelling approach is computationally intensive and thus adapted to simulate snow movement and distribution on small scale terrain.
First, snowBedFoam 1.0. was applied to topographical data collected on Arctic sea ice during the MOSAiC expedition (Clemens-Sewall, 2021). Together with atmospheric data from the MOSAiC Met City (Shupe et al., 2021) used for the fluid forcing, the model was able to accurately simulate the zones of erosion and deposition of snow along a complex ice ridge structure (Hames et al., 2022).
Second, snowBedFoam 1.0. was used to simulate the snow distribution around the German Antarctic research station Neumayer Station III. The effect of snow properties, fluid forcing and aerodynamic structures on the snow accumulation were assessed.
snowBedFoam 1.0 was implemented in 2 different OpenFOAM versions, namely OpenFOAM-2.3.0 and OpenFOAM-5.0. The latter offers more options for turbulence models and boundary conditions. The fundamental model equations were not changed from one implementation to the other, thus both still correspond to snowBedFoam 1.0. The two branches are called snowBedFoam-v1-2.3.0 (OpenFOAM-2.3.0) and snowBedFoam-v1-5.0 (OpenFOAM-5.0). The core codes of snowBedFoam 1.0. are directly accessible on the WSL/SLF GitLab repository (more details in the Resources section).

antarctica

display_name: antarctica

arctic-sea-ice

display_name: arctic-sea-ice

mosaic

display_name: mosaic

openfoam

display_name: openfoam

snow-deposition

display_name: snow-deposition

snow-transport

display_name: snow-transport

envidat

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

en: snowBedFoam: an OpenFOAM Eulerian-Lagrangian solver for modelling snow transport


en: collections extreme-habitat glaciers active-layer bacteria fungi biodiversity swiss-alps arctic conservation permafrost biobank plastisphere

en: Complete collection of bacterial and fungal isolates from Permafrost, active layer and glaciers in Switzerland, Svalbard, northern Greenland and Russia.

en:
The cold habitats of the Swiss Alps and the Arctic are undergoing change and are at risk of disappearing completely or partially in the future. Along with them, a poorly known diversity of microorganisms that have adapted to life in these supposedly hostile places. By cryopreserving microorganisms from these habitats, some of today's biodiversity can be preserved in biobanks.
The collection contains cryopreserved bacteria and fungi isolated from permafrost and active layer of Muot da Barba Peider and Val Lavirun, from the glacier forefield and glacier toe of the Damma glacier, from active layer in northern Greenland and from plastic waste in Svalbard, as well as isolates from plastic incubations in Muot da Barba Peider, northern Greenland and arctic Russian soils.
Project overview: https://www.wsl.ch/en/projects/life-at-chilly-temperatures-a-collection-of-microorganisms-from-extreme-habitats/

active-layer

display_name: active-layer

arctic

display_name: arctic

bacteria

display_name: bacteria

biobank

display_name: biobank

biodiversity

display_name: biodiversity

collections

display_name: collections

conservation

display_name: conservation

extreme-habitat

display_name: extreme-habitat

fungi

display_name: fungi

glaciers

display_name: glaciers

permafrost

display_name: permafrost

plastisphere

display_name: plastisphere

swiss-alps

display_name: swiss-alps

educ

en: Education, culture and sport

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Life at chilly temperatures - A collection of microorganisms from extreme habitats


mountain-permafrost-hydrology

maintainer: Jeannette Noetzli

title_for_slug: mountain-permafrost-hydrology

en: ice-rich-permafrost permafrost-degradation climate-change-impacts mass-movements mountain-permafrost-hydrology monitoring-techniques

en: DORA Persistent URL

en: Synthesis report chapter of the Hydro-CH2018 project of the Federal Office for the Environment (FOEN)

en: This report was prepared as one of the synthesis report chapters of the Hydro-CH2018 project of the Federal Office for the Environment (FOEN). In earlier reports such as the CH2014-IMPACTS report (CH-Impacts 2014), the topic of mountain permafrost hydrology was not addressed. Here, we provide a baseline of the available knowledge of mountain permafrost in the Swiss Alps for future reference. We compile an overview of the current understanding of mountain permafrost in the Swiss Alps, its distribution and characteristics, observed and projected changes, and expected impacts on slope stability, infrastructure and hydrological aspects. We also briefly describe the measurement techniques and modelling approaches applied. The chapter closes with a summary of the most important open research questions. The literature cited mainly includes studies on mountain permafrost published in scientific journals and assessments of long-term observation data. We focus on permafrost hydrology interactions wherever information is available. However, systematic studies on permafrost hydrology in mountain areas are still limited.

climate-change-impacts

display_name: climate-change-impacts

ice-rich-permafrost

display_name: ice-rich-permafrost

mass-movements

display_name: mass-movements

monitoring-techniques

display_name: monitoring-techniques

mountain-permafrost-hydrology

display_name: mountain-permafrost-hydrology

permafrost-degradation

display_name: permafrost-degradation

en: Mountain Permafrost Hydrology


maintainer: Tobias Wechsler

en: integral-water-management hydropower ecosystem-protection gis decision-making

en: Indicators

en: The indicators capture supporting ecosystem functions.

format: SHP

en:
 A spatial dataset and tool to simultaneously assess hydropower potential and ecological potential of the Swiss river network (Version 2016)

 Introduction
The steadily growing demand for energy and the simultaneous pursuit of decarbonisation are increasing interest in the expansion of renewable energies worldwide. In Switzerland, various funding projects have been launched to promote technologies in the field of renewable energies and their application as quickly as possible. With the introduction of a funding instrument in 2009, the number of projects submitted to produce renewable energies increased rapidly. The applications for small hydropower plants (≤ 10 MW) were correspondingly numerous. However, the assessment of the environmental impact and its comparison with hydropower importance is still not standardized.
To provide a basis for decision-making, a methodology was developed to determine the overall hydropower potential of a region. A detailed assessment of each river reach, and the systematic and holistic assessment of small hydropower projects at a regional scale are combined here. The assessment of a river reach is conducted at the river space (i.e., the river and adjacent areas) and at the surrounding landscape level. The HYDROpot_integral methodology was developed as part of Carol Hemund's dissertation (2012) at the University of Bern. It allows the evaluation of river reaches holistically, regarding ecological, social, economic and cultural criteria. As a second part of the overall project, the theoretical hydropower (or hydraulic) potential was calculated for the entire river network, which complemnets the spatial assessment. In particular, it is possible to classify river reaches into those that are more suitable for hydropower production (=”use”) and those that are more suitable for protection.

 Material and method
The HYDROpot_Integral method was developed and tested on the basis of cantonal and national data (Hirschi et al. 2013). The method relies on 73 geodata sets. This holistic assessment is the key element of the entire assessment procedure. Its aim is to quantify the importance of the ecosystem functions in terms of services. The river network (GWN07) is divided into reaches of about 450m and for each reach two study units are defined. The river space (RS) records the ecosystem functions of the water body and the nearby riparian area. The length of the RS is 315 m on average in Switzerland and a maximum of 450 m, whereas the width is based on the FOEN definition (BWG 2001: 18f) and varies between 7-107 m. The surrounding landscape (SLS) is the second survey unit that records the ecosystem functions of the surrounding area over a range of 21 m to 321 m. The SLS is calculated over three times the RS width. The length of the SLS is identical to the length of the RS. The ecosystem functions are divided into three types: regulating (service A), cultural (service B) and provisioning (service C) functions. Accordingly, the assessment of the functions is divided into three parts and three values are assigned to each river reach. The more functions there are and the greater their performance, the higher these values are and the more important the corresponding functions are. Hence, these values quantify the importance of the ecosystem functions and the ecological, cultural and economic ecosystem services of each river reach. The concatenation of ecosystem services results in a value (ABC) that can occur in 125 different versions due to the chosen five-level value scale; i.e. each digit of the three-digit number sequence can be assigned a value between 1 and 5. Each of the 125 combinations, and thus each river reach, has its own characteristics determined by the assessments of the three function types. To record the suitability, the combinations are ranked according to their ecological, cultural and economic ecosystem services. These rules mean that the combination that is most suitable for hydropower production at minimum cost in terms of ecological and cultural ecosystem services and has a high economic potential is ranked first; rank 125 indicates the highest ecological and cultural ecosystem services and the lowest economic services and is therefore most suitable for protection. A river reach that is excluded from hydropower use due to legislation, a so-called priority reach, is given rank 126 from the outset and specially marked. A more detailed description of the methods can be found in Hirschi et al. 2013 [Link]. The dataset presented here presents the latest state of the HYDROpot_integral methodology applied at the national level. Only national data that is easily accessible was used in the preparation of the dataset. The cantonal data, such as renaturation and revitalization, would have to be requested by each canton individually and was excluded here. The nationwide value synthesis was made with R.
A list of data sources can be found here [link to text file]
A list of all parameters can be downloaded here [link to PDF and text files]

 Dataset description
Data is presented as a single shapefile. It contains the river network and all assessment results obtained with HYDROpot_Integral.

 Changes in the methodology compared to the original method (Hirschi et. al 2013)

 * RS_A11 Ecomorphology: recorded for the whole of Switzerland and zero values equated with NA;
individual cantons such as Zug and St. Gallen have no mapped values according to the modular
concept of the federal government, Valais and Graubünden only the main valleys, Ticino and Fribourg not
completely (BAFU 2009).
 * RS_A14 Renaturation and revitalization data: not centrally available at the time of data collection.
centrally available, therefore values in GR were equated with NA.
 * RS_A15 Dilution ratio at wastewater treatment plants (WWTPs) for discharges: Zero values
equal to NA.
 * RS_A20 Water flow: use WASTA (2013) with hydroelectric power plants (> 300 kW) under
Federal control and dams serving hydroelectricity (Dam, as of 2013).
 * RS_C05 Synoptic hazard maps: are cantonally managed at the time of data collection,
Values in GR are marked with a 5 so that the systematics in the decision tree is not affected.
is affected.
 * Water quality (RS_A15, RS_A16, RS_A17, RS_A18, RS_A19): for the evaluation of the function type.
A Nature, it is important whether the median of the five values is less than or equal to 3 in total. This
evaluation is based on the decision tree for evaluating GR (Hirschi et al. 2013:22).
Therefore, an evaluation of the station data is made where critical and possible river segments
with poor quality (median less than 3) exist. Only two longer and one short
sections in Switzerland receive a lower median than 3 for water quality.
 * SLS_B06 Visibility: For 99 percent of the river segments (30,733 of 31,062) in the canton of
Bern (2015 reduced version), the landscape area is considered to be visible. Due to this high number
of sections, a large number of viewpoints in the layer of Swisstopo and
the computation time and computability in ArcGIS, the landscape area is classified as generally viewable
(equal to 1).
16 Method
Additional indicators were added (see Appendix B.2):
 * SLS_A21 Dissection
 * SLS_A22 Forest areas
 * SLS_B03 Hiking trails
 * SLS_B10 Residential and vacation homes
 * SLS_B11 Tourist infrastructure
 * SLS_C01 Landfill
 * SLS_C03 Infrastructure
 * SLS_C05 Industry
 * SLS_C06 Agricultural land
Not to be added, although present to some extent:
 * SLS_B06 Cultural assets of national importance: here, too, the calculability of the visibility analysis is
for the whole of Switzerland is limited
 * SLS_A15 Legally binding protection and land use planning: the individual river sections are not
clearly designated, i.e. no geodata exist
The following data are also not supplemented, as they are cantonal data:
 * SLS_A10 Cantonal nature reserves
 * SLS_A16 Forest reserves
 * SLS_A17 Cantonal inventories and contractually protected areas

decision-making

display_name: decision-making

ecosystem-protection

display_name: ecosystem-protection

gis

display_name: gis

hydropower

display_name: hydropower

integral-water-management

display_name: integral-water-management


en: biological-control southern-switzerland population-evolution pest-invasion castanea-sativa dryocosmus-kuriphilus torymus-sinensis

en:
Data has been collected from summer 2011 to 2016.

Main reasons for NA values:

-	D. kuriphilus still not arrived in the site.
-	No galls were found during the field sampling.
-	Site has not been sampled in the correspondent year because of time, weather or money constrains.
-    T. sinensis not found in the galls

Variable description:

Year = sampling year.

Coordinate, elevation, slope, aspect = average site characteristics.

ts_arrival = T. sinensis arrival year.

dk_arrival = D. kuriphilus arrival year.

dk_parasitism_by_ts = D. kuriphilus parasitism rate by T. sinensis. Formula: (no. of T. sinensis/ no. of D. kuriphilus chambers) * 100 at gall level.

dk_infestation = Percentage of attacked buds. Formula: no. of attacked buds / no. of total developed buds*100 (as presented in Kotobuki et al. 1985) at shoot level.

ts_per_bud = number of alive T. sinensis individual calculated at bud level.

dk_per_bud = number of alive D. kuriphilus individual calculated at bud level.

dk_pot_per_bud = overall number (dead and alive) D. kuriphilus individual calculated at bud level.

total_gall_nr_per_bud = average gall number per bud.

chamber_per_galls = average D. kuriphilus chamber number per gall.

For details see the submitted publication with the same name

References
Kotobuki, K., Mori, K. and Sato, Y. (1985) ‘2 methods to estimate the tree damage by chestnut gall wasp Dryocosmus-kuriphilus’, Bulletin of the fruit tree research station A (Yatabe), 2(12), pp. 29–36.

en:
This dataset contains the population evolution of a pest and its biocontrol agent in terms of presence proportion at gall level and absolute number of insects.

The study area extends from the Cuneo region (Piedmont, Italy) to southern Switzerland. In order to provide a complete range of data covering the entire process from the pest arrival to complete biological control by its natural enemy T. sinensis, a space-for-time substitution approach has been adopted so as to create a temporal gradient of the epidemic stages over the whole study area.

The southernmost Swiss sites roughly represent the arrival and establishment of the pest without the presence of the natural enemy, the central ones the early epidemic stage and the epidemic peak, whereas the northern ones the end of the epidemic with the beginning of the biocontrol. The Italian ones represent the beginning of the equilibrium between the two population as well as the situation with stable T. sinensis populations on the long term.

These data are used in the paper entitled: Torymus sinensis local and regional early population dynamics in the Insubrian and Piedmont regions

biological-control

display_name: biological-control

castanea-sativa

display_name: castanea-sativa

dryocosmus-kuriphilus

display_name: dryocosmus-kuriphilus

pest-invasion

display_name: pest-invasion

population-evolution

display_name: population-evolution

southern-switzerland

display_name: southern-switzerland

torymus-sinensis

display_name: torymus-sinensis

envidat

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


en: x-ray-tomography microstructure snow snow-mechanics compression-experiments

en: README

en: README file explaining the organization of the data

en: Snowmicroquakes Data

en: Compression experiments, X-ray images and simulation data with supplemented README file

en:
When snow is compressed with a certain speed, micro-snowquakes are triggered in the porous structure of bonded crystals. The present dataset covers uniaxial compression experiments of snow at different strain rates and concurrent X-ray tomography imaging documenting this feature.

The experiments were conducted in a micro-compression stage operated in the X-ray tomography scanner in the SLF cold laboratory. The dataset comprises the compression force data of 17 compression experiments, the 3D image data from 4 X-ray tomography scans and the results of numerical simulations.

compression-experiments

display_name: compression-experiments

microstructure

display_name: microstructure

snow

display_name: snow

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

x-ray-tomography

display_name: x-ray-tomography

en: Compressive stick slip and snow-micro-quakes


en: snow-distribution forest-structure canopy-height snow-depth airborne-laser-scanning

en: Snow depth maps

en: Snow depth maps from two snow-on flights at each of the three field areas Davos (March 20th and 31st 2017), Engadien (March 20th and 31st, 2017) and Grand Mesa (February 8th and 16th, 2017)

mimetype: application/zip

en: Readme

en: Terrain elevation maps

en: Digital elevation model computed from snow-off flights for each of the field areas Davos, Engadine and Grand Mesa

en: Canopy height maps

en: Canopy height maps of each of the three field areas Davos, Engadine and Grand Mesa

en:
This dataset includes snow depth, canopy height and terrain elevation maps of forest stands in the Grisons (CH) and at Grand Mesa (CO,USA) derived from airborne lidar. Data were acquired i) within a pilot mission of NASA's Airborne Snow Observatory in the Swiss Alps in March 2017 and ii) during NASA’s SnowEx campaign at Grand Mesa in February 2017. Snow depth maps are available for two dates separated by approx.1 week, and include an area of ca. 0.5km2 for each of the three sites Davos, Engadine and Grand Mesa.
All data were presented and analyzed in the publication 'Revisiting Snow Cover Variability and Canopy Structure within Forest Stands: Insights from Airborne Lidar Data' (Mazzotti et al., 2019, WRR, doi: 10.1029/2019WR024898). This publication must be cited when using this dataset.

Paper Citation:
 > _Giulia Mazzotti; William Ryan Currier; Jeffrey S. Deems; Justin M. Pflug; Jessica D. Lundquist; Tobias Jonas (2019). Revisiting Snow Cover Variability and Canopy Structure Within Forest Stands: Insights From Airborne Lidar Data. Water Resources Research, 55, 6198– 6216, [doi: 10.1029/2019WR024898](https://doi.org/10.1029/2019WR024898)._

airborne-laser-scanning

display_name: airborne-laser-scanning

canopy-height

display_name: canopy-height

forest-structure

display_name: forest-structure

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-distribution

display_name: snow-distribution

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: ALS-based snow depth and canopy height maps from flights in 2017 (Grisons, CH and Grand Mesa, CO)


en: agro-food-trade food-taste-similarity latent-semantic-analysis national-dishes food-preferences

en: National dishes, migration data and data for bilateral food trade flows

en:
The data include information on national dishes, migration data and data for bilateral food
trade flows for 5 years as well as importer and exporter GDP, population, distance between
most populated cities, bilateral information on Preferential Trade Agreements, common
official primary langauge, common colonizer post-1945, colonial relationship for overall
171 countries. The final data set contains 145,350 observations (29,070 country pairs for
5 years)

en: dyadic food similarity measures, pairwise similarity and dissimilarity (chord diagram)

en:
The figures show the distribution of two dyadic food tastes similarity measures on the base of
the national dishes: (i) the Manhattan distance and the (ii) latent semantic analysis. The chord diagram
shows the results for country pairs with most and less similarity on basis of the LSA-approach.

en: information on ingredients of national dishes

en: shows information of ingredients of all national dishes of 171 countries and their names

en: The data described in this article were collected daily over the period 4 June 2018 to 23 August 2018 and contains information of several data sources. The database includes information on national recipes and their ingredients for 171 countries, measures for food taste similarities between all 171 countries as well as bilateral migration and agro-food trade data for 5 years. The database can be used for analyzing e.g., the relation between food preferences and international trade or food preferences and health outcomes (e.g., obesity) across countries.

agro-food-trade

display_name: agro-food-trade

food-preferences

display_name: food-preferences

food-taste-similarity

display_name: food-taste-similarity

latent-semantic-analysis

display_name: latent-semantic-analysis

national-dishes

display_name: national-dishes

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: Data of national dishes, their similarity and trade flows


en: snow-water-equivalent snow-depth snow-density model-validation-data model-calibration-data

en: swe2hs calibration and validation data

en:
 Contents of this archive

 README.md

 A readme file containing a description of the other files.

 automatic_stations_validation_data.csv

 Daily data from the automatic weather stations used for validation.

 Data sources and providers are listed in the SWE2HS paper, Table 1.

 Columns:

  * date: timestamp of the format YYYY-MM-DD
  * HS_[m]: snow depth in [m]
  * SWE_[m]: snow water equivalent in [m]
  * site_id: code for the measurement site
  - HS_interpolated: boolean flag for interpolated values
  - SWE_interpolated: : boolean flag for interpolated values

 coordinates_swe2hs_paper_stations.csv

 Coordinates of all measurement sites used in the SWE2HS paper.

 Columns:

  * site_id: code for the measurement site
  * location_name: location name of the measurement site
  * lon_[wgs84]: longitude in WGS84
  * lat_[wgs84]: latitude in WGS84
  * elevation_[m]: atitude of the measurement site in [m]
  * dataset: dataset in which the station is included

 manual_station_calibration_data.csv

 Calibration data from the Swiss manual observer stations. Long station records
 trmmed to 15 random water-years.

 Columns:

  * date: timestamp of the format YYYY-MM-DD
  * HS_[m]: snow depth in [m]
  * SWE_[m]: snow water equivalent in [m]
  * SWE_from_profile_[m]: biweekly measurement from the SWE in the measurement
   pit. Corrected with the bulk density in order to match the snow depth from
   the measurement stake. Please refer to the paper for further details.
  * site_id: code for the measurement site

 manual_stations_validation_data.csv

 Validation data from the Swiss manual observer stations. Remaining water-years
 from the long sttaion record not used for the calibration data.

 Columns:

  * date: timestamp of the format YYYY-MM-DD
  * HS_[m]: snow depth in [m]
  * SWE_[m]: snow water equivalent in [m]
  * SWE_from_profile_[m]: biweekly measurement from the SWE in the measurement
   pit. Corrected with the bulk density in order to match the snow depth from
   the measurement stake. Please refer to the paper for further details.
  * site_id: code for the measurement site

 manual_stations_used_deltasnow_parameters.csv

 Site specific DeltaSNOW model parameters used for the calculation of the daily
 SWE series in 'manual_stations_calibration_data.csv' and
 'manual_stations_validation_data.csv'.

 Parameters were optimized by reducing RMSE to the biweekly snow pit SWE measurements.
 Please refer to the paper for further details.

 A python implementation of the DeltaSNOW model was used for the calculation:
 pydeltasnow (https://pypi.org/project/pydeltasnow/)

 For a detailed description of the DeltaSNOW model parameters please see the
 respective publication:

 Winkler, M., Schellander, H., & Gruber, S. (2021). Snow water equivalents
 exclusively from snow depths and their temporal changes: the Δ snow model.
 Hydrology and Earth System Sciences, 25(3), 1165-1187.

 Columns:

  * site_id: code for the measurement site
  * rho_max: Maximum density of an individual snow layer produced by the DeltaSNOW model in [kg/m3]
  * rho_null: Fresh snow density for a newly created layer [kg/m3
  * c_ov: Overburden factor due to fresh snow [-]
  * k_ov: Defines the impact of the individual layer density on the compaction due to overburden [-]
  * k: Exponent of the exponential-law compaction [m3/kg]
  * tau: Uncertainty bound [m]
  * eta_null: Effective compactive viscosity of snow for “zero-density” [Pa s]

en:
The data in this repository was used for the calibration and validation of the
SWE2HS model in the following publication:
Aschauer, J., Michel, A., Jonas, T., & Marty, C. (2023). An empirical model to calculate snow depth from daily snow water equivalent: SWE2HS 1.0. Geoscientific Model Development Discussions, 1-19. https://doi.org/10.5194/gmd-2022-258
Contains daily snow water equivalent and snow depth timeseries from stations in the European Alps.

model-calibration-data

display_name: model-calibration-data

model-validation-data

display_name: model-validation-data

snow-density

display_name: snow-density

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

en: SWE2HS model calibration and validation data