gebaudeadressen-ur

title_for_slug: gebaudeadressen-ur

fr: Die Gebäudeadresse setzt sich zusammen aus einer Ortschaft mit Postleitzahl, einem Lokalisationsnamen (in der Regel Strassennamen) und einer Hausnummer. Zusätzlich werden die Strassenstücke und benannten Gebiete der amtlichen Vermessung dargestellt.

fr: Gebäudeadressen (UR)

de: Gebäudeadressen (UR)

en: Gebäudeadressen (UR)

it: Gebäudeadressen (UR)


liegenschaften-ur

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: liegenschaften-ur

fr: terrain geodonnees-de-base

de: grundstuck geobasisdaten

en: site official-geodata

it: fondo geodati-di-base

label: Web GIS Client des Kanton Uri. Die Daten können direkt via dem Portal in den unterschiedlichsten Datenformaten heruntergeladen werden.

label: geocat.ch permalink

state: active

type: dataset

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

format: WMS

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

format: WFS

fr: Die Informationsebene Liegenschaften enthält die Grundstücke gemäss Art. 655 Abs. 2 ZGB: rechtsgültige und projektierte Liegenschaften (Parzellen), selbständige und dauernde Rechte (z.B. Baurecht). Zudem sind ab dem Massstab 1:1'000 auch die Grenzpunkte und Hoheitsgrenzpunkte sichtbar.

spatial: Canton of Uri (UR)

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

de: Die Lisag AG bewirtschaftet das geografische Informationssystem des Kantons Uri (GIS Uri), ist die verantwortliche Stelle für den ÖREB-Kataster Uri und zudem zuständig für die Durchführung der amtlichen Vermessung auf Urner Kantonsgebiet.

political_level: canton

kanton-uri

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: Uri-Kt - Geocat Harvester

fr: Liegenschaften (UR)

de: Liegenschaften (UR)

en: Liegenschaften (UR)

it: Liegenschaften (UR)


egid-und-gebaudenummer

title_for_slug: egid-und-gebaudenummer

fr: EGID und Gebäudenummer. Jedes Gebäude hat eine vortlaufende Nummer die gemeindeweise eindeutig ist.

fr: EGID und Gebäudenummer

de: EGID und Gebäudenummer

en: EGID und Gebäudenummer

it: EGID und Gebäudenummer


einzelobjekte-ur

title_for_slug: einzelobjekte-ur

fr: Die Informationsebene Einzelobjekte umfasst Objekte, die Merkmale der Bodenbedeckung enthalten, welche aufgrund ihrer Eigenschaft oder Ausdehnung aber keine oder unwesentliche flächenmässige Bedeutung haben.

fr: Einzelobjekte (UR)

de: Einzelobjekte (UR)

en: Einzelobjekte (UR)

it: Einzelobjekte (UR)


grundbuchplan-ur

title_for_slug: grundbuchplan-ur

fr: plan-de-situation geodonnees-de-base

de: situationsplan geobasisdaten

en: situation-plan official-geodata

it: piano-di-situazione geodati-di-base

fr: Diverse Ebenen aus der Amtlichen Vermessung bilden den bekannten Grundbuchplan. Der Katasterplan A4/A3 als PDF können sie ebenfalls hier direkt beziehen.

fr: Grundbuchplan (UR)

de: Grundbuchplan (UR)

en: Grundbuchplan (UR)

it: Grundbuchplan (UR)


bodenbedeckung-ur

title_for_slug: bodenbedeckung-ur

fr: couverture-du-sol geodonnees-de-base

de: bodenbedeckung geobasisdaten

en: land-cover official-geodata

it: copertura-del-suolo geodati-di-base

fr: Die Informationsebene Bodenbedeckung ist eine generalisierte und kartografisch bearbeitete Darstellung realer Objekte mit flächiger Ausdehnung (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald...).

fr: Bodenbedeckung (UR)

de: Bodenbedeckung (UR)

en: Bodenbedeckung (UR)

it: Bodenbedeckung (UR)


fixpunkte-ur

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: fixpunkte-ur

fr: Die Fixpunkte bilden die Grundlage aller Daten mit Raumbezug. Darunter fallen beispielsweise die Daten der amtlichen Vermessung, die Landeskartenwerke, Leitungskataster, Daten in geographischen Informationssystemen, Zonenpläne etc. Es werden generell zwei Punktarten unterschieden: die Lagefixpunkte (LFP) und die Höhenfixpunkte (HFP).

fr: Fixpunkte (UR)

de: Fixpunkte (UR)

en: Fixpunkte (UR)

it: Fixpunkte (UR)


envi

fr: Environnement

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: Gemäss Lärmschutz-Verordnung (LSV, SR 814.41) sind für alle Nutzungszonen Lärmempfindlichkeitsstufen zu erfassen. Es werden die Empfindlichkeitsstufen keine ES, ES I, ES II, ES III und ES IV unterschieden. Ausserdem können Teile von Nutzungszonen der ES I und der ES II der nächst höheren Stufe zugeordnet werden, wenn sie mit Lärm vorbelastet sind.


larmempfindlichkeitsstufen-differenz-ur

title_for_slug: larmempfindlichkeitsstufen-differenz-ur

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: Gemäss Lärmschutz-Verordnung (LSV, SR 814.41) sind für alle Nutzungszonen Lärmempfindlichkeitsstufen zu erfassen. Es werden die Empfindlichkeitsstufen keine ES, ES I, ES II, ES III und ES IV unterschieden. Ausserdem können Teile von Nutzungszonen der ES I und der ES II der nächst höheren Stufe zugeordnet werden, wenn sie mit Lärm vorbelastet sind.


planeinteilungen-ur

title_for_slug: planeinteilungen-ur

fr: repartition-du-plan geodonnees-de-base

de: planeinteilung geobasisdaten

en: plan-division official-geodata

it: ripartizione-del-piano geodati-di-base

fr: Die Geometrien und Nummern der Planeinteilung des Planes für das Grundbuch.

fr: Planeinteilungen (UR)

de: Planeinteilungen (UR)

en: Planeinteilungen (UR)

it: Planeinteilungen (UR)


administrative-einteilung-ur

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: administrative-einteilung-ur

fr: Die Toleranzstufen sind ein Teil des Datenmodells DM01 und geben an, wie genau die Objekte der AV aufgenommen sein müssen. In den entsprechenden Verordnungen ist definiert, welche Standardabweichungen für die einzelnen Aufnahmepunkte sicherzustellen sind.

fr: Administrative Einteilung (UR)

de: Administrative Einteilung (UR)

en: Administrative Einteilung (UR)

it: Administrative Einteilung (UR)


hoheitsgrenzen-ur

title_for_slug: hoheitsgrenzen-ur

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Da der Kanton Uri keine Bezirke hat, bestehen die Hoheitsgrenzen ausschliesslich aus den Gemeindegrenzen.

fr: Hoheitsgrenzen (UR)

de: Hoheitsgrenzen (UR)

en: Hoheitsgrenzen (UR)

it: Hoheitsgrenzen (UR)


regi

en: Regions and cities

it: Regioni e città

de: nutzungsplanung zonenplan geobasisdaten

fr: Die Nutzungsplanung ordnet die räumlichen Sachverhalte in genereller Weise: die Nutzung des Bodens, die Erschliessung, den Schutz usw., indem er eigentümerverbindlich und parzellenscharf Art und Mass der Nutzung festlegt (Art. 14 RPG).

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

de: Die Lisag AG bewirtschaftet das geografische Informationssystem des Kantons Uri (GIS Uri), ist die verantwortliche Stelle für den ÖREB-Kataster Uri und zudem zuständig für die Durchführung der amtlichen Vermessung auf Urner Kantonsgebiet.

fr: Gemeindliche Nutzungsplanung Differenz (UR)


postleitzahl-ur

envi

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: postleitzahl-ur

fr: Postleitzahl aus TOPIC «PLZOrtschaft» der amtlichen Vermessung.

fr: Postleitzahl (UR)

de: Postleitzahl (UR)

en: Postleitzahl (UR)

it: Postleitzahl (UR)


regi

fr: Régions et villes

fr: plan-de-situation geodonnees-de-base

de: situationsplan geobasisdaten

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: Diverse Ebenen aus der Amtlichen Vermessung bilden den bekannten Grundbuchplan. Den Katasterplan A4/A3 als PDF können sie ebenfalls hier direkt beziehen.

fr: Grundbuchplan Darstellung schwarz-weiss (UR)


quartierplane-differenz-ur

envi

fr: Environnement

title_for_slug: quartierplane-differenz-ur

fr: plan-de-quartier geodonnees-de-base

de: quartierplan geobasisdaten

en: quarter-map official-geodata

it: piano-di-quartiere geodati-di-base

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Sondernutzungspläne regeln die Überbaubarkeit von Teilgebieten der Gemeinde. Sie ergänzen oder verfeinern die nutzungsplanerische Grundordnung (Art. 46 PBG). Der Quartierplan ordnet die Überbauung eines genau bezeichneten Gemeindeteils, der sich zur gesamthaften Erschliessung eignet. Er regelt die Erschliessung dieses Gebietes, indem er Strassen, Wege, Abstellflächen, Versorgungsleitungen und dergleichen sowie die entsprechenden Baulinien festlegt.

fr: Quartierpläne Differenz (UR)

de: Quartierpläne Differenz (UR)

en: Quartierpläne Differenz (UR)

it: Quartierpläne Differenz (UR)


quartiergestaltungsplane-projektiert-ur

title_for_slug: quartiergestaltungsplane-projektiert-ur

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

fr: Sondernutzungspläne regeln die Überbaubarkeit von Teilgebieten der Gemeinde. Sie ergänzen oder verfeinern die nutzungsplanerische Grundordnung (Art. 46 PBG). Der Quartiergestaltungsplan bezweckt eine besonders gute Gesamtüberbauung, namentlich in architektonischer und städtebaulicher Hinsicht. Zusätzlich zu den Elementen des Quartierplans regelt er die Lage, Stellung, Grösse und Gestaltung der Bauten und Anlagen sowie die Art und das Mass ihrer Nutzung, die Grenz- und Gebäudeabstände sowie die Grünflächen und Spielplätze (Art. 52 PBG).


quartiergestaltungsplane-differenz-ur

title_for_slug: quartiergestaltungsplane-differenz-ur

de: Sondernutzungspläne regeln die Überbaubarkeit von Teilgebieten der Gemeinde. Sie ergänzen oder verfeinern die nutzungsplanerische Grundordnung (Art. 46 PBG). Der Quartiergestaltungsplan bezweckt eine besonders gute Gesamtüberbauung, namentlich in architektonischer und städtebaulicher Hinsicht. Zusätzlich zu den Elementen des Quartierplans regelt er die Lage, Stellung, Grösse und Gestaltung der Bauten und Anlagen sowie die Art und das Mass ihrer Nutzung, die Grenz- und Gebäudeabstände sowie die Grünflächen und Spielplätze (Art. 52 PBG).

fr: Quartiergestaltungspläne Differenz (UR)

de: Quartiergestaltungspläne Differenz (UR)

en: Quartiergestaltungspläne Differenz (UR)

it: Quartiergestaltungspläne Differenz (UR)


fr: couverture-du-sol geodonnees-de-base

de: bodenbedeckung geobasisdaten

url: https://geo.ur.ch/?layers=Bodenbedeckung Darstellung schwarz weiss

fr: Die Informationsebene Bodenbedeckung ist eine generalisierte und kartografisch bearbeitete Darstellung realer Objekte mit flächiger Ausdehnung (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald...).

fr: Bodenbedeckung Darstellung schwarz weiss (UR)


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

de: baulinie eigentumsbeschrankungoreb nutzungsplanung wald zonenplan

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

format: SERVICE

de: Zeigt die statischen Waldgrenzen aufgrund einer formellen Waldfeststellung durch die Dienststelle Landwirtschaft und Wald (lawa).

spatial: Kanton Luzern

fr: Géoinformation du canton de Lucerne

de: Geoinformation Kanton Luzern

en: Geoinformation Canton of Lucerne

it: Geoinformazione del Cantone di Lucerna

fr: La géoinformation du canton de Lucerne est responsable de la collecte, du traitement et de la gestion des données à référence spatiale. Elle dirige, coordonne et surveille les travaux de la géoinformation et de la mensuration officielle.

en: Geoinformation of the Canton of Lucerne is responsible for the collection, processing and management of spatial data. It manages, coordinates and monitors the work of geoinformation and of the cadastral surveying.

de: Die Geoinformation des Kantons Luzern ist für die Erhebung, Verarbeitung und Verwaltung von raumbezogenen Daten zuständig. Sie leitet, koordiniert und überwacht die Arbeiten der Geoinformation und der amtlichen Vermessung.

it: La Geoinformation del Cantone di Lucerna è responsabile della raccolta, dell'elaborazione e della gestione dei dati territoriali. Gestisce, coordina e monitora il lavoro della geoinformazione e della misurazione ufficiale.

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Statische Waldgrenzen


erdwarmenutzung-anlagen

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: erdwarmenutzung-anlagen

de: energie erdwarme geologie gewasserschutz grundwasser ver--und-entsorgung

de: Übersicht der Standorte von Erdwärmenutzungsanlagen, welche Erdwärmesonden, Energiepfähle, Erdregister und Erdwärmekörbe zur Wärmegewinnung nutzen.

de: Erdwärmenutzung: Anlagen


zonenplane

envi

fr: Environnement

title_for_slug: zonenplane

de: baulinie eigentumsbeschrankungoreb grundeigentum nutzungsplanung raumplanung zonenplan

de: Zonenpläne sind grundeigentümerverbindlich und regeln die zulässige Art der Bodennutzung im Gebiet einer Gemeinde.

de: Nutzungsplanung: Zonenpläne


waldflachen

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

title_for_slug: waldflachen

de: forstwirtschaft nutzungsplanung vegetation wald

de: Wald nach Waldrecht, dieser umfasst unter anderem auch Waldstrassen, Gewässer und Gebäude innerhalb des Waldes.

de: Waldflächen


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

de: eigentumsbeschrankungoreb gebaude-und-anlagen kulturdenkmal kulturguterschutz nutzungsplanung ortsbildschutz zonenplan

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Im Bauinventar werden schützenswerte und erhaltenswerte Baudenkmäler des Kantons erfasst. Besonders schutzwürdige Kulturobjekte werden ins Kantonale Denkmalverzeichnis eingetragen und unter Schutz gestellt.

de: Geoinformation Kanton Luzern

de: Kantonales Denkmalverzeichnis und Bauinventar


bauzonen-im-kanton-zurich

maintainer: Amt für Raumentwicklung des Kantons Zürich, Raumplanung

title_for_slug: bauzonen-im-kanton-zurich

de: raumentwicklung bauzonen

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

de: Bauzonenverbrauch ab 1991 in ha

de: Bauzonenverbrauch im Kanton Zürich, unterteilt in 1-, 5- und 15-Jahres-Verbrauch. Es wird in Wohnzone, Mischzone, Arbeitszone und Zone für öffentliche Bauten unterschieden. Die Spalte "ARPNR" ist eine kantonsinterne Nummerierung, um im Vergleich zur Spalte "BFSNR" neben den Gemeinden und Städten zusätzlich auch die Regionen und den Kanton Zürich als Ganzes identifizieren zu können.

format: XLS

de: Bauzonen gruppiert grob ab 1991 in ha

de: Überbaute und unüberbaute Bauzone, unterteilt in Wohnzone, Mischzone, Arbeitszone und Zone für öffentliche Bauten. Die Spalte "ARPNR" ist eine kantonsinterne Nummerierung, um im Vergleich zur Spalte "BFSNR" neben den Gemeinden und Städten zusätzlich auch die Regionen und den Kanton Zürich als Ganzes identifizieren zu können.

de: Bauzonen gruppiert grob ab 1996 in ha

media_type: text/csv

de: Überbaute und unüberbaute Bauzone, unterteilt in Wohnzone, Mischzone, Arbeitszone und Zone für öffentliche Bauten. Mit der Spalte «GEO_LEVEL_LEVEL» können im Vergleich zur Spalte «BFS_NR» neben den Gemeinden und Städten (3) zusätzlich auch die Regionen (6) und der Kanton Zürich (1) als Ganzes identifiziert werden. Die Spalte GEBIET_NAME beinhaltet sowohl Gemeinden, Städte, Regionen als auch den ganzen Kanton Zürich.

format: CSV

mimetype: text/csv

de: Überbauungsgrad ab 1991 in %

de: Überbaute Bauzone in % der Bauzone. Es wird in Wohnzone, Mischzone, Arbeitszone und Zone für öffentliche Bauten unterschieden. 0-Werte bedeuten, dass für die betreffende Gemeinde oder Stadt keine Flächen in der entsprechenden Zonenkategorie im Zonenplan festgelegt sind. Die Spalte "ARPNR" ist eine kantonsinterne Nummerierung, um im Vergleich zur Spalte "BFSNR" neben den Gemeinden und Städten zusätzlich auch die Regionen und den Kanton Zürich als Ganzes identifizieren zu können.

de: Überbauungsgrad ab 1996 in %

de: Überbaute Bauzone in % der Bauzone. Es wird in Wohnzone, Mischzone, Arbeitszone und Zone für öffentliche Bauten unterschieden. NULL-Werte bedeuten, dass für die betreffende Gemeinde oder Stadt keine Flächen in der entsprechenden Zonenkategorie im Zonenplan festgelegt sind. Mit der Spalte «GEO_LEVEL_LEVEL» können im Vergleich zur Spalte «BFS_NR» neben den Gemeinden und Städten (3) zusätzlich auch die Regionen (6) und der Kanton Zürich (1) als Ganzes identifiziert werden. Die Spalte GEBIET_NAME beinhaltet sowohl Gemeinden, Städte, Regionen als auch den ganzen Kanton Zürich. Es können keine Totale aus den Werten gerechnet werden.

de: Bauzonenverbrauch ab 1996 in ha

de: Bauzonenverbrauch im Kanton Zürich, unterteilt in 1-, 5- und 15-Jahres-Verbrauch. Es wird in Wohnzone, Mischzone, Arbeitszone und Zone für öffentliche Bauten unterschieden. Mit der Spalte «GEO_LEVEL_LEVEL» können im Vergleich zur Spalte «BFS_NR» neben den Gemeinden und Städten (3) zusätzlich auch die Regionen (6) und der Kanton Zürich (1) als Ganzes identifiziert werden.  Die Spalte GEBIET_NAME beinhaltet sowohl Gemeinden, Städte, Regionen als auch den ganzen Kanton Zürich.

de: Bauzonen gruppiert fein ab 1991 in ha

de: Überbaute und nicht überbaute Bauzone, unterteilt in Wohnzone, Kernzone, Zentrumszone, Wohnzone mit Gewerbeerleichterung, Arbeitszone ohne Dienstleistungen, Arbeitszone mit Dienstleistungen sowie Zone für öffentliche Bauten. Die Spalte "ARPNR" ist eine kantonsinterne Nummerierung, um im Vergleich zur Spalte "BFSNR" neben den Gemeinden und Städten zusätzlich auch die Regionen und den Kanton Zürich als Ganzes identifizieren zu können.

de: Bauzonen gruppiert fein ab 2005 in ha

de: Überbaute und nicht überbaute Bauzone, unterteilt in Wohnzone, Kernzone, Zentrumszone, Wohnzone mit Gewerbeerleichterung, Arbeitszone ohne Dienstleistungen, Arbeitszone mit Dienstleistungen sowie Zone für öffentliche Bauten. Mit der Spalte «GEO_LEVEL_LEVEL» können im Vergleich zur Spalte «BFS_NR» neben den Gemeinden und Städten (3) zusätzlich auch die Regionen (6) und der Kanton Zürich (1) als Ganzes identifiziert werden Die Spalte GEBIET_NAME beinhaltet sowohl Gemeinden, Städte, Regionen als auch den ganzen Kanton Zürich.

de: Übersicht über den Bauzonenstand und den Bauzonenverbrauch im Kanton Zürich anhand der Indikatoren Bauzonen, Bauzonenverbrauch und Überbauungsgrad. Es werden Daten auf Stufe Gemeinde, Planungsregion und für den Kanton Zürich als Ganzes bereitgestellt. Die jährliche Nachführung des Überbauungs- und Erschliessungsstands durch die Gemeinden im Kanton Zürich stellt die Datengrundlage der Bauzonenstatistik dar. Die Koordination der Nachführung, der Datenzusammenzug, die Datenauswertung und die Datenaufbereitung übernimmt das Amt für Raumentwicklung des Kanton Zürich. Eine weitere Quelle ist der ÖREB-Kataster, aus dem die Nutzungszonen verwendet werden. Aus technischen Gründen können die Daten in den CSV-Dateien erst ab 1996 oder später bereitgestellt werden.

bauzonen

display_name: bauzonen

raumentwicklung

display_name: raumentwicklung

are-kanton-zuerich

de: Amt für Raumentwicklung Kanton Zürich

de: Das Amt für Raumentwicklung ist die kantonale Fachstelle für Raumplanung, Geoinformation und Kulturgütererhaltung. Es trägt zur Förderung der Standortqualität des Lebens- und Wirtschaftsraums Zürich bei.

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt ARE - DCAT Harvester

de: Bauzonen im Kanton Zürich


maintainer: Stadt Uster, Kindheit, Jugend und Familie

de: raumentwicklung internetnutzung jugendkriminalitaet jugendundsport beratungsangebote jugendliche

label: Readme: Details zur Jugendbefragung 2021

label: Bericht zur Jugendbefragung 2021 (Oktober 2021)

de: Jugendbefragung 2021 - Antworten

de: Antworten der Jugendbefragung 2021; Teilnehmende sind nach 'Alter', 'Geschlecht' und 'Schulstufe' kategorisiert.

de: Jugendbefragung 2021 - Fragen

de: Fragen der Jugendbefragung 2021.

de: Befragung von Jugendlichen mit Wohnsitz in Uster zu den Schwerpunktthemen Social Media, Sicherheitsempfinden und Jugendgewalt im Jahr 2021.

beratungsangebote

display_name: beratungsangebote

internetnutzung

display_name: internetnutzung

jugendkriminalitaet

display_name: jugendkriminalitaet

jugendliche

display_name: jugendliche

jugendundsport

display_name: jugendundsport

stadt-uster

fr: Ville de Uster

de: Stadt Uster

en: City of Uster

it: Cità di Uster

fr: Uster, troisième ville du canton de Zurich, est une ville de l'agglomération zurichoise à la croissance dynamique, qui compte environ 35 000 habitants et est connue comme un centre régional innovant.

en: Uster, the third largest city in the canton of Zurich, is a dynamically growing city in the greater Zurich area with around 35,000 inhabitants and is known as an innovative regional centre.

de:
Uster, drittgrösste Stadt im Kanton Zürich, ist mit rund 35'000 Einwohnerinnen und Einwohnern eine dynamisch wachsende Stadt im Grossraum Zürich und bekannt als innovatives Regionalzentrum.

Das [Geschäftsfeld Gesellschaft Stadt Uster](https://www.uster.ch/aemter/8157) fördert die gesellschaftliche Entwicklung der Stadt Uster. Es erarbeitet Grundlagen für Entscheidungsträger und die interessierte Öffentlichkeit, entwickelt Massnahmen im Leistungsbereich und stellt ein an die Bedürfnisse angepasstes Angebot sicher. Es ist für die folgenden Bereiche zuständig: Kindheit, Jugend und Familien / Migration und Integration / Quartier- und Gemeinwesenarbeit / Kulturförderung / Bibliothek / Archiv.

it: Uster, la terza città più grande del cantone di Zurigo, è una città in crescita dinamica nella grande area di Zurigo con circa 35.000 abitanti ed è conosciuta come un centro regionale innovativo.

political_level: commune

value: Stadt Uster - DCAT Harvester

de: Jugendbefragung 2021 der Stadt Uster


deponiestatistik-des-kantons-zurich

maintainer: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich, Abteilung Abfallwirtschaft und Betriebe - Sektion Abfallwirtschaft

title_for_slug: deponiestatistik-des-kantons-zurich

de: umwelt abfall abfallanlagen deponien

label: Deponien im Kanton Zürich

label: Organische Spurenstoffe - Emerging Pollutants: Untersuchung von Deponiesickerwasser (AWEL 2023)

de: Export, Import und Einbau von Deponiematerial im Kanton Zürich

de: Abgelagertes Deponiematerial, aufgeteilt in drei Kategorien: 1. im Kanton Zürich abgelagert, 2. aus anderen Kantonen/Ausland importiert und im Kanton abgelagert, 3. in andere Kantone/Ausland exportiert und abgelagert. Daten vom E-Government Portals des BAFU.

de: Eingebautes Material nach Deponietypen im Kanton Zürich

de: Im Kanton Zürich eingebautes Deponiematerial, ausgewertet nach Deponietypen. Daten aus Jahresberichten der Deponien.

de: Restvolumen zu Einbauvolumen nach Deponietypen im Kanton Zürich

de: Verfügbares, bewilligtes Restvolumen im Verhältnis zum jährlichen Einbauvolumen der Zürcher Deponien. Daten aus Jahresberichten der Deponien.

de: Jährlich erhobene Export, Import und Einbaumengen von Deponiematerial sowie Restvolumen der Deponien im Kanton Zürich.

abfall

display_name: abfall

abfallanlagen

display_name: abfallanlagen

deponien

display_name: deponien

umwelt

display_name: umwelt

awel-kanton-zuerich

de: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft Kanton Zürich

de: Das Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft (AWEL) des Kantons Zürich hat den Auftrag, der Bevölkerung im Kanton Zürich eine gesunde, sichere und attraktive Umwelt zu bieten. Zu den Themen Abfall, Wasser, Energie und Luft stellt das AWEL Fachleuten und Interessierten Informationen zur Verfügung.

value: ZH-Kt AWEL - DCAT Harvester

de: Deponiestatistik des Kantons Zürich


name: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich, Abteilung Abfallwirtschaft und Betriebe - Sektion Abfallwirtschaft

de: karton papier textilien entsorgung recycling kehricht glas oel abfallgebuehren sperrgut kunststoff abfall

label: Abfallrechnung, Gebühren & Abfallstatistik Kanton Zürich

label: Gesetzliche Grundlage: Abfallgesetz (AbfG)

de: Abfallmengen nach Abfallarten und Gemeinden

de: Der Datensatz zeigt die Gesamtmenge der Siedlungsabfälle aus Haushalten und Betrieben, die bei der kommunalen Sammlung gesammelt wurden. Direkte Anlieferungen an Kehrichtverbrennungsanlagen und private Entsorgungslösungen, die nicht den kommunalen Weg nutzen, sind nicht enthalten. Die Siedlungsabfälle werden unterteilt in die Abfallarten Kehricht (einschliesslich Sperrgut), zum Recycling bestimmte Abfälle wie Altglas, Papier und Karton, Kunststoffe, Metalle, Altöl, biogene Abfälle sowie Textilien. Zudem werden mineralische Abfälle (Grubengut) erfasst. Seit 2007 werden auch Strassenabfälle aus Strassenwischern und Strassensammlerschlämme erfasst. Werte unter 500 kg werden auf 0 Tonnen abgerundet. Einige Gemeinden stellen nicht für alle Abfallarten Daten zur Verfügung, insbesondere für Kunststoffe und Textilien. Einträge mit (‘NA’) bedeuten, dass diese Abfallart in der Gemeinde nicht gesammelt wird oder keine Mengenangabe erfolgte.

de: Abfallgebühren nach Gemeinden

de: Die Abfallgebühren sind in CHF inkl. MWST angegeben und werden als Abfallgrundgebühr (‘Grundgebuehr’) und Preis pro 35-Liter-Gebührensack (‘35-L-Sack’) ausgewiesen. Die Gebühren gelten für Privathaushalte. Die ‘Grundgebuehr’ gilt pro Kalenderjahr und wird zur Vergleichbarkeit von den Gemeinden auf eine Gebühr für eine 4-Zimmer-Wohnung umgerechnet. Es gibt Ausnahmen, bei denen eine solche Umrechnung nicht vorgenommen wird. Diese Fälle werden mit ‘0’ erfasst. Ebenso mit ‘0’ erfasst sind Gemeinden, wo keine Grundgebühr erhoben wird.

de: Jährlich aktualisierte Zeitreihen der kommunalen Abfallmengen nach Abfallarten und der Abfallgebühren nach Gemeinden. Mehr Info in den Beschreibungen der Ressourcen.

abfallgebuehren

display_name: abfallgebuehren

entsorgung

display_name: entsorgung

glas

display_name: glas

karton

display_name: karton

kehricht

display_name: kehricht

kunststoff

display_name: kunststoff

oel

display_name: oel

papier

display_name: papier

recycling

display_name: recycling

sperrgut

display_name: sperrgut

textilien

display_name: textilien

de: Abfallmengen und Abfallgebühren in den Gemeinden im Kanton Zürich ab 2000


name: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich, Abteilung Luft, Klima und Strahlung

de: ammoniak messung naturschutzgebiete luftqualitaet luftschadstoffe

label: Webseite Luftqualität Kanton Zürich

label: OSTLUFT

label: OSTLUFT-Fachbericht "Ammoniakdynamik im Robenhuserriet"

de: Standort-Metadaten

de: Informationen zum Datensatz siehe Datensatzbeschrieb

de: Datensatzbeschreibung

media_type: text/plain

format: TXT

de: Ammoniak-Passivsammler Messdaten

de: Zeitlich hochaufgelöste meteorologische Messdaten

de: Zeitlich hochaufgelöste Ammoniak Messdaten

de: Der vorliegende Datensatz ist das Ergebnis eines Messprojektes von OSTLUFT - der Luftqualitätsüberwachung der Ostschweizer Kantone und des Fürstentums Liechtenstein, durchgeführt durch das Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft (AWEL) des Kantons Zürich. Im Rahmen des Messprojektes wurden in den Jahren 2021 und 2022 an einem Standort zeitlich hochaufgelöste Messdaten zu Ammoniak Konzentrationen im Naturschutzgebiet Robenhuserriet am Pfäffikersee bei Wetzikon (Kanton Zürich) erhoben. Parallel zu den Ammoniak-Messungen mittels miniDOAS sowie meteorologischen Messgrössen im 10-Minutenmittel wurde die Ammoniakbelastung an sieben Standorten im Naturschutzgebiet mit Passivsammlern erfasst. Mit diesen Daten lassen sich typische räumliche und zeitliche Belastungsmuster durch Ammoniak im Naturschutzgebiet beschreiben, um die massgeblichen Eintragspfade von Ammoniak-gebundenem reaktivem Stickstoff in das empfindliche Ökosystem aufzuzeigen. Weitere Informationen sind der abgelegten Datensatz-Beschreibung und dem verlinkten Fachbericht von OSTLUFT zu entnehmen.

ammoniak

display_name: ammoniak

luftqualitaet

display_name: luftqualitaet

luftschadstoffe

display_name: luftschadstoffe

messung

display_name: messung

naturschutzgebiete

display_name: naturschutzgebiete

de: Messdaten zu Ammoniak-Messungen im Robenhuserriet im Zeitraum 2021 - 2022


de: kies umwelt aushub rohstoffe bahn recycling verwertung bahntransport raumplanungsregionen

label: Kies & Aushub

de: Kiesstatistik des Kantons Zürich ab 1990

de: Variabeln: 'thema' = thematischer Aspekt, 'indikator' = erhobene Variable , 'einheit' = Masseinheit, 'region' = räumliche Einheit, 'jahr' = Jahr, 'wert' = Wert.

de: Jährlich erhobener kantonaler Kiesabbau und Aushub-Einbau mit Restkubatur Kiesabbau, Bahntransportanteil und offenen Flächen.

aushub

display_name: aushub

bahn

display_name: bahn

bahntransport

display_name: bahntransport

kies

display_name: kies

raumplanungsregionen

display_name: raumplanungsregionen

rohstoffe

display_name: rohstoffe

umwelt

display_name: umwelt

verwertung

display_name: verwertung

name: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich

awel-kanton-zuerich

de: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft Kanton Zürich

de: Das Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft (AWEL) des Kantons Zürich hat den Auftrag, der Bevölkerung im Kanton Zürich eine gesunde, sichere und attraktive Umwelt zu bieten. Zu den Themen Abfall, Wasser, Energie und Luft stellt das AWEL Fachleuten und Interessierten Informationen zur Verfügung.


maintainer: Amt für Abfall, Wasser, Energie und Luft des Kantons Zürich, Abteilung Luft, Klima und Strahlung

de: klima emissionen fahrzeuge motorfahrzeuge umwelt

de: Fahrzeugbestand und Emissionen

de:
Die Daten enthalten den Fahrzeugbestand und dessen CO2-Emissionen einerseits und andererseits die neubeschafften Fahrzeuge und deren Antriebstechnologie.
Gemäss «Weisung über die Emissionsminderung von Fahrzeugen bei der Beschaffung und dem Betrieb durch die kantonale Verwaltung und beauftragte Unternehmen» (RRB Nr. 949/2021) müssen Personenwagen und leichte Nutzfahrzeuge mit einem im Betrieb CO2-freien Antrieb beschafft werden, sofern die betrieblichen, technischen und strategischen Anforderungen erfüllt werden. Für schwere Nutzfahrzeuge sind CO2-freie Antriebe zu prüfen. Auf diese Weise soll die kantonale Fahrzeugflotte im Personenwagensegment ab 2030 und die Einsatzwagen der Kantonspolizei sowie die leichten und schweren Nutzfahrzeuge ab 2040 kein CO2 mehr ausstossen. Im Rahmen der Erfolgskontrolle ist ab dem Beschaffungsjahr 2022 ein jährlicher Monitoringbericht zuhanden der Direktionsvorstehenden der Bau- und Sicherheitsdirektion zu erstellen. Die vorliegenden Daten zum gesamten Bestand, den Fahrleistungen, den Emissionen sowie zu den neubeschafften Fahrzeugen und deren Antriebstechnologie, wurden für diesen Monitoringbericht erhoben.
Die Daten werden jährlich fortgeschrieben, so dass eine historisierte Zeitreihe vorliegt.

emissionen

display_name: emissionen

fahrzeuge

display_name: fahrzeuge

klima

display_name: klima

motorfahrzeuge

display_name: motorfahrzeuge

de: Fahrzeugflotte der kantonalen Verwaltung Zürich


maintainer: Bildungsstatistik des Kantons Zürich

de: ausbildung lernende bildung mittelschulen gymnasien schuelerinnen bildungsstufe

label: Zahlen und Fakten in der Bildung

label: Publikationen zur Bildungsstatistik

de: Lernende der Mittelschulen im Kanton Zürich ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr, Stufe, Typ, Profil, Geschlecht, Finanzierung und Staatsangehörigkeit.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2022 sind somit im Schuljahr 2022/23 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2022.
Stufe: Die Lernenden der Mittelstufe sind zum Teil auf der Sekundarstufe I und zum Teil auf der Sekundarstufe II. Die Sekundarstufe II beginnt nach dem Ende der obligatorischen Schulzeit.
Mittelschultyp: Beim Typ der Mittelschule wird zwischen Gymnasium, Handelsmittelschule, Fachmittelschule und Informatikmittelschule unterschieden. In der Restkategorie "andere" sind enthalten: Passerelle und allgemeinbildende Privatschule mit eigenem Programm.
Bildungsart: Bei den Gymnasien vor 2011: Profil, danach Schwerpunktfach. Bei den Fachmittelschulen: Profil und ab 2015 Fachmaturität.
Finanzierung: Es wird zwischen öffentlich finanzierten Bildungsinstitutionen (oeff) und privat finanzierten Bildungsinstitutionen (priv) unterscheidet.
Staatsangehoerigkeit: Es wird pro Person nur eine Staatsangehörigkeit erhoben. Falls eine Person mehrere Staatsangehörigkeiten hat, und eine davon ist die Schweizerische, so wird diese prioritär erfasst. Bei anderen mehrfachen Staatsangehörigkeiten wir keine Vorgabe zur Priorisierung gemacht. In dieser Auswertung  wird nur zwischen Schweiz und Ausland unterschieden.
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination.

de:
Zu den Mittelschulen zählen neben den klassischen Gymnasien auch Handels- und Informatikmittelschulen, Fachmittelschulen und Passarellen-Lehrgänge.

Die Mittelschulen schliessen mit der gymnasialen Maturität, der Berufsmaturität, dem Fachmittelschulausweis oder der Fachmaturität ab und öffnen den Zugang zur höheren Berufsbildung, zu Fachhochschulen, Universitäten und Eidgenössisch Technischen Hochschulen.

Die Daten werden jährlich für den Stichtag 15.9. erhoben.

ausbildung

display_name: ausbildung

bildung

display_name: bildung

bildungsstufe

display_name: bildungsstufe

gymnasien

display_name: gymnasien

lernende

display_name: lernende

mittelschulen

display_name: mittelschulen

schuelerinnen

display_name: schuelerinnen

bildungsstatistik-kanton-zuerich

de: Bildungsstatistik Kanton Zürich

de: Die Bildungsstatistik (BISTA) ist eine Abteilung der Bildungsplanung und damit ein Teil des Generalsekretariates der Bildungsdirektion Kanton Zürich. Sie hat den gesetzlichen Auftrag, statistische Daten aus dem Schulbereich zu erheben, auszuwerten und benutzergerecht aufzubereiten. Da die Bildungsstatistik Daten von öffentlichem Interesse erhebt, sind sie der Öffentlichkeit zugänglich.

value: ZH-Kt Bildungsstatistik - DCAT Harvester


de: ausbildung staatsangehoerigkeit schulgemeinden bildung kindergarten lernende primarschule nationalitaet volksschule schuelerinnen

de: Lernende der Volksschule im Kanton Zürich nach Staatsangehörigkeit auf Ebene Schulgemeinde ab 2000

de:
Die Daten sind differenziert nach Jahr, zuständiger Schulgemeinde und Staatsangehörigkeit.

Bei Zellen kleiner 5 wird die Staatsangehörigkeit zuerst auf Ebene Grossregion und, wenn nötig, auf Ebene Kontinent aggregiert.

Jahr: Das Jahr ist jeweils das Kalenderjahr der Erhebung, wobei der Stichtag der 15.9. ist. Die Daten für das Jahr 2022 sind somit im Schuljahr 2022/23 erhoben worden und zeigen den Datenstand am 15. September 2022.
Schulgemeinde: Es wird die zuständige Schulgemeinde dargestellt. Das ist üblicherweise die Schulgemeinde des Wohnort. Es entspricht aber nicht in jedem Fall der Schulgemeinde des Schulstandorts der effektiv besucht wird.
Staatsangehoerigkeit: Es wird pro Person nur eine Staatsangehörigkeit erhoben. Falls eine Person mehrere Staatsangehörigkeiten hat, und eine davon ist die Schweizerische, so wird diese prioritär erfasst. Bei anderen mehrfachen Staatsangehörigkeiten wir keine Vorgabe zur Priorisierung gemacht.
Staatsangehoerigkeit_ISO2_Code: Bei der Aggregation auf Grossregion und Kontinent bleibt der ISO2 Code leer.
Anzahl: Anzahl der Schülerinnen und Schüler mit der entsprechenden Merkmalskombination.

de:
Schüler/innen an öffentlichen Volksschulen im Kanton Zürich, die nach kantonalem Lehrplan unterrichtet werden. Mit Volksschule wird die Schulbildung während der obligatorischen Schulzeit bezeichnet. Die obligatorische Schulzeit umfasst den Kindergarten, sechs Jahre Primarschule und drei Jahre Sekundarstufe I. Nicht mitgezählt sind Lernende der Mittelschulen, Lernende in in Heim-/Sonderschulen, und Lernende in Privatschulen. Es gilt das Schulortprinzip, gezählt werden Schülerinnen und Schüler, welche eine Schule innerhalb des Kantons Zürich besuchen.

Die Daten werden jährlich für den Stichtag 15.9. erhoben.

kindergarten

display_name: kindergarten

nationalitaet

display_name: nationalitaet

primarschule

display_name: primarschule

schulgemeinden

display_name: schulgemeinden

staatsangehoerigkeit

display_name: staatsangehoerigkeit

volksschule

display_name: volksschule


maturitatsquoten-im-kanton-zurich

title_for_slug: maturitatsquoten-im-kanton-zurich

de: schuelerinnen matura gymnasien mittelschulen bildung politischegemeinden ausbildung quote lernende gemeinden

label: Gymnasiale Maturitätsquote im Kanton Zürich

de: Maturitätsquoten im Kanton Zürich

de:
Die Daten sind differenziert nach Stand der Gemeindegrenzen, politische Gemeinde, BFS-Code der politischen Gemeinde. Ausgewiesen werden die Anzahl Abschlüsse einer Gymnasialen Maturität, die Anzahl Personen im Alter von 19 Jahren und die daraus berechnete Quote.

Stand_Gemeindegrenzen: Durch die Fusionen von Gemeinden verändern sich die Gemeindegrenzen von Jahr zu Jahr. Der Stand der Gemeindegrenzen zeigt das Jahr, das für die Auswahl der Gemeinden benutzt wird. Sind Gemeinden in den Vorjahren noch nicht fusioniert, werden diese für die Berechnung zusammengefasst.
Total_Abschluss_gymnasial: Die Anzahl aller in den vier relevanten Jahren erlangen gymnasialen Maturitäten. Relevant für die Zuteilung zu den Gemeinden ist der Wohnort der Schülerinnen und Schüler. Schülerinnen und Schüler, welche eine Schule ausserhalb des Kantons Zürich besuchen, sind nicht berücksichtigt.
Total_19_Jahre: Als Referenz für die Quotenberechnung dient die jeweilige 19-jährige Wohnbevölkerung. Für Gemeinden, deren Anzahl 19-Jähriger kleiner als 51 ist, wird keine Maturitätsquote berechnet.

de:
Durchschnittliche Maturitätsquoten aller politischen Gemeinden im Kanton Zürich der im Vierjahresschnitt. Die Quoten werden pro politische Gemeinde und Jahr wie folgt berechnet: Summe der Maturitätsabschlüsse der Gemeinde in den vier letzten Jahren geteilt durch die Summe der Anzahl 19-jähriger Einwohnerinnen und Einwohner dieser Gemeinde in den letzten vier Jahren.

Publiziert sind die Maturitätsquoten ab dem Gemeindestand von 2014 (Abschlüsse und Bevölkerungsstände von 2011 bis 2014).

gemeinden

display_name: gemeinden

matura

display_name: matura

politischegemeinden

display_name: politischegemeinden

quote

display_name: quote


maintainer: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Coronavirus-Hotline

de: krankheiten wohnsitz kantonzuerich bezirke corona covid-19 gesundheit alter amtlichesgeschlecht altersgruppen altersklassen

label: 'Covid-19 Schweiz'-Dashboard, Webservice/API Dokumentation (Bundesamt für Gesundheit)

label: Readme: Sars-Cov-2 vaccination campaign data reported by the Canton of Zurich

label: 'Covid-19 Schweiz'-Dashboard, Webservice/API Endpoint (Bundesamt für Gesundheit)

label: Informationen des Kantons Zürich zur Coronavirus-Impfung

label: 'Covid-19 Schweiz'-Dashboard, Impfungen gefiltert nach ZH (Bundesamt für Gesundheit)

de: Kumulierte Anzahl Impfungen nach Wohnsitz pro Kalenderwoche ab 18.01.2021 bis 12.10.2022

de: Anzahl Personen nach Wohnsitz (Bezirke des Kantons Zürich ('bfsNumber' = BFS-Nummer des Bezirks), 'ZH aber ausserkantonal geimpft' (von Menschen mit Wohnsitz im Kanton ZH, die ausserkantonal geimpft wurden, sind keine Wohnsitzinformationen nach Bezirken vorhanden), 'Nachbarkantone', 'andere Kantone' oder 'unbekannt'), die insgesamt im Kanton Zürich ab dem 18.01.2021 bis und mit Kalenderwoche eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Aus Datenschutzgründen sind die Daten der ersten paar Wochen auf die Kalenderwoche 3 aggregiert. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 einmal wöchentlich aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Kumulierte Anzahl Impfungen im Kanton Zürich wohnhafter Personen nach 1-Jahres-Altersklassen für die jeweils vergangene Kalenderwoche bis 12.10.2022

de: Anzahl Personen nach 1-Jahres-Altersklassen ('0', '1', '2', .., '100+'), die insgesamt im Kanton Zürich in der jeweils vergangenen Kalenderwoche eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 jeweils Montags für die Vorwoche aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Kumulierte Anzahl Impfungen nach Postleitzahl pro Kalenderwoche ab 18.01.2021 bis 12.10.2022

de: Anzahl im Kanton Zürich wohnhafter Personen nach Postleitzahl, die insgesamt im Kanton Zürich ab dem 18.01.2021 bis und mit Stichtag eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Aus Datenschutzgründen sind die Daten der ersten paar Wochen auf die Kalenderwoche 3 aggregiert. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 einmal wöchentlich aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Kumulierte Anzahl Impfungen nach 10-Jahres-Altersklassen, Geschlecht pro Tag ab 18.01.2021 bis 12.10.2022

de: Anzahl Personen nach 10-Jahres-Altersklassen ('0-9', '10-19', '20-29', .., '80+') und Geschlecht ('d'=divers, 'f'=weiblich, 'm'=männlich, 'NA'=unbekannt), die insgesamt im Kanton Zürich ab dem 18.01.2021 bis und mit Stichtag eine Coronavirus-Impfung ('atLeastOneDose', 'completedBasicImmu' oder 'booster') erhalten haben. Aus Datenschutzgründen sind die Daten der ersten paar Tage auf den 18.01.2021 aggregiert. Die Daten wurden bis zum 12. Oktober 2022 einmal werktags aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links im Datensatz unter "Weitere Informationen").

de: Erfolgte Impfungen im Kanton Zürich. Die Daten der ersten Wochen der Impfkampagne im Jahr 2021 wurden mittels Massenimports integriert und daraufhin bereinigt. Seit dem 12. Oktober 2022 werden diese Daten-Ressourcen nicht mehr aktualisiert. Nützliche, weiterhin aktualisierte Daten stellt das Bundesamt für Gesundheit zur Verfügung (siehe Links unter "Weitere Informationen").

alter

display_name: alter

altersgruppen

display_name: altersgruppen

altersklassen

display_name: altersklassen

amtlichesgeschlecht

display_name: amtlichesgeschlecht

bezirke

display_name: bezirke

corona

display_name: corona

gesundheit

display_name: gesundheit

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

krankheiten

display_name: krankheiten

wohnsitz

display_name: wohnsitz

gesundheitsdirektion-kanton-zuerich

de: Gesundheitsdirektion Kanton Zürich

de: Die Gesundheitsdirektion setzt sich ein für eine hochstehende, sichere und wirtschaftlich tragbare Gesundheitsversorgung, für qualitativ einwandfreie medizinische Dienstleistungen, Heilmittel, Lebensmittel und Gebrauchsgegenstände, für finanziell tragbare Krankenversicherungsprämien. Das Veterinärwesen zählt ebenfalls zu ihrem Aufgabenbereich.

value: ZH-Kt Gesundheitsdirektion - DCAT Harvester

de: COVID_19 Impfkampagne im Kanton Zürich ab 18.01.2021 bis 12.10.2022


maintainer: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Kantonales Labor

de: seen kantonzuerich wasser gesundheit sport

label: Readme: Bathing water quality reported by the Canton of Zurich

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

label: Badewasserqualität in Flüssen und Seen im Kanton Zürich (Karte)

de: Erhebung der Badewasserqualität in öffentlichen Badeanstalten an Flüssen und Seen im Kanton Zürich

de: Variabeln: 'date' = Tag der Entnahme der Probe; 'id' = Identifikator des Orts; 'location' = Ausgeschriebener Name des Orts; 'quality' = Bewertungsstufen der Badewasserqualität; 'remark' = Optionale Anmerkungen zur Probe; 'source' = Organisation, welche die Probe durchführt; 'lat' = Breitengrad des Orts; 'long' = Längengrad des Orts; 'image' = Bild des Orts (wird nicht regelmässig aktualisiert; URL).

de: In den Sommermonaten regelmässig erhobene Proben zur Überprüfung der Badewasserqualität. Daten enthalten: 'Name des Orts', 'Bewertungsstufen der Badewasserqualität', 'Breitengrad' und 'Längengrad des Orts'. Die Untersuchungen und Bewertungen der Wasserproben erfolgen nach den Empfehlungen zur Untersuchung und Beurteilung der Badewasserqualität von See- und Flussbädern des Bundesamtes für Umwelt (siehe "Weitere Informationen").

seen

display_name: seen

sport

display_name: sport

wasser

display_name: wasser


name: Gesundheitsdirektion des Kantons Zürich, Coronavirus-Hotline

de: covid-19 krankheiten corona altersheime spitaeler kantonzuerich gesundheit todesfaelle pflegeheime

label: Informationen des Kantons Zürich zum Coronavirus

de: COVID_19 Sterbeorte Kanton Zürich pro Tag ab 15.03.2020

de: Variabeln: 'place_of_death' = Sterbeort ('care or nursing home' = Pflege- oder Altersheim, 'decedent's home' = zuhause, 'hospital' = Spital); 'ncumul_deceased' = Total der Todesfälle (kumuliert).

de: Kumulierte Anzahl der Todesfälle im Kanton Zürich pro Tag seit Pandemiebeginn nach Art des Sterbeorts: 'Pflege- oder Altersheim', 'zuhause', 'Spital'. Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert.

altersheime

display_name: altersheime

pflegeheime

display_name: pflegeheime

spitaeler

display_name: spitaeler

todesfaelle

display_name: todesfaelle


de: corona spitaeler kantonzuerich covid-19 patientinnen

de: COVID_19 Belegung Intensivpflege Kanton Zürich ab 29.10.2020 bis 02.05.2023

de: Variabeln: 'hospital_name' = Name des Spitals; 'current_icu_service_certified' = Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten; 'current_icu_target_covid' = Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation, an deren Behandlung sich das Spital derzeit beteiligen müsste (die Sollwerte werden von der Gesundheitsdirektion zusammen mit den Spitälern definiert); 'current_icu_covid' = Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation; 'current_icu_not_covid' = Anzahl andere PatientInnen auf der Intensivpflegestation; 'current_icu_service_certified_operated' (seit 2021-12-10) = Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten, die aktuell mit dem verfügbaren Pflegepersonal betrieben werden können.

de:
Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten und deren aktuelle Belegung auf Spitalebene im Kanton Zürich (Stand jeweils am Mittwoch). Die Daten werden einmal wöchentlich (jeweils am Mittwoch) aktualisiert. Variabeln: 'Name des Spitals', 'Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation, an deren Behandlung sich das Spital derzeit beteiligen müsste (die Sollwerte werden von der Gesundheitsdirektion zusammen mit den Spitälern definiert)', 'Anzahl Covid-19-PatientInnen auf der Intensivpflegestation', 'Anzahl andere PatientInnen auf der Intensivpflegestation' und (seit 2021-12-10) 'Anzahl zertifizierte Intensivpflege-Betten, die aktuell mit dem verfügbaren Pflegepersonal betrieben werden können'.
Der Datensatz wurde bis zum 02.05.2023 aktualisiert

patientinnen

display_name: patientinnen


maintainer: EnviDat Support

en: subalpine meteorological-data snow first-order-catchment runoff alptal

en: Daily runoff data from three steep torrents in the Alptal (1968-2022)

en: Runoff, water temperature and electrical conductivity have been measured since 1968 at the outlet of three torrential catchments (with an area of approximately 1 km2 each) located in the Alptal valley: Erlenbach, Lümpenenbach and Vogelbach. This data set provides daily mean values; data at 10-min resolution can be provided on request for the period 1984-2022 (contact: alptal@wsl.ch).

en: Daily meteorological and snow data (1968-2022) Alptal

en:
Air temperature, dew point temperature, relative humidity, wind speed, precipitation and global radiation have been measured (since 1981) on a meadow (Erlenhöhe) in the Erlenbach catchment. It is located at 1'220 m a.s.l. with an exposure towards west. In order to assess the spatial variability of precipiation, two additional rain gauges have been running in the Vogelbach and Lümpenenbach catchment, respectively.
For the period before 1981, meteorological variables have been extrapolated from the nearby MeteoSwiss station Einsiedeln (ca. 15 km north) to the WSL station Erlenhöhe using a linear correction factor for air temperature, wind speed and precipitation.
Snow depth has been recorded automatically since 2003. Snow water equivalent has been calculated using two numerical models: COUP model (Jansson, 2012) and DeltaSnow model (Winkler et al., 2021)

Jansson, P.-E. (2012). COUP model: model use, calibration, and validation.Transactions of the ASABE, 55(4), 1335–1344.
Winkler, M., et al. (2021): Snow water equivalents exclusively from snow depths and their temporal changes: the Δsnow model, Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 1165-1187, 10.5194/hess-25-1165-861 2021.

en: Manual snow measurements Alptal (1968-2022)

en:
Snow depth, snow density and snow water equivalent have been measured since winter 1968/69 along more than 15 transects distributed across the Alptal valley representing different altitudes, aspects and land use (closed forest and open meadows). Length of the snow courses: 20 to 30 m. The measurement interval has been weekly to monthly.
More details about the locations and methods can be found in Stähli, M.; Gustafsson, D., (2006). Long-term investigations of the snow cover in a subalpine semi-forested catchment. Hydrological Processes, 20, 411-428. doi: 10.1002/hyp.6058.

en: Meteorological data Alptal 1968-2023 EnviDat updated

en:
Air temperature, dew point temperature, relative humidity, wind speed, precipitation and global radiation have been measured (since 1981) on a meadow (Erlenhöhe) in the Erlenbach catchment. It is located at 1'220 m a.s.l. with an exposure towards west. In order to assess the spatial variability of precipitation, two additional rain gauges have been running in the Vogelbach and Lümpenenbach catchment, respectively. For the period before 1981, meteorological variables have been extrapolated from the nearby MeteoSwiss station Einsiedeln (ca. 15 km north) to the WSL station Erlenhöhe using a linear correction factor for air temperature, wind speed and precipitation. Snow depth has been recorded automatically since 2003. Snow water equivalent has been calculated using two numerical models: COUP model (Jansson, 2012) and DeltaSnow model (Winkler et al., 2021)

Jansson, P.-E. (2012). COUP model: model use, calibration, and validation.Transactions of the ASABE, 55(4), 1335–1344. Winkler, M., et al. (2021): Snow water equivalents exclusively from snow depths and their temporal changes: the Δsnow model, Hydrol. Earth Syst. Sci., 25, 1165-1187, 10.5194/hess-25-1165-861 2021.

en: Snow measurements Alptal 1969-2023 EnviDat updated

en: Runoff daily mean Alptal 1968-2023 EnviDat updated

en: Runoff, water temperature and electrical conductivity have been measured since 1968 at the outlet of three torrential catchments (with an area of approximately 1 km2 each) located in the Alptal valley: Erlenbach, Lümpenenbach and Vogelbach. This data set provides daily mean values; data at 10-min resolution can be provided on request for the period 1984-2023 (contact: alptal@wsl.ch).

en:
This data set includes 54 years of hydrometeorological measurements from small (first-order) catchments in the pre-alpine valley Alptal. Here we provide daily mean values; values in sub-daily resolution can be provided on demand.
Runoff has been measured at the outlet of three small (first-order) catchments of approximately 1 km2 area: Erlenbach (two independent runoff measurements), Vogelbach and Lümpenenbach. The catchments are similar with regard to geology (Flysch) and soil conditions (clay soils), but differ in forest coverage (20 to 60%). A detailed description of the catchments can be found at https://www.wsl.ch/alptal .
Runoff in these small catchments is typically very dynamic and can temporally carry large amounts of sediment and large wood. Thus, the accuracy of the measurements at very large flow is limited.
Meteorological variables have been measured on a meadow (Erlenhöhe) located in the Erlenbach catchment at 1220 m a.s.l. using a standard meteorological station (incl. ventilated air temperature and heated rain gauges). In addition, precipitation has also been recorded at two other locations (in the Vogelbach and Lümpenenbach catchments).
Snow measurements have been conducted weekly to monthly since 1968 at more than 15 locations (30-m transects) representing different altitudes, aspects and land uses (meadow, forest). In addition, snow depth has been recorded continuously since 2003 at Erlenhöhe, and for this location we also include a simulation of snow depth and SWE (using the numerical models COUP and DeltaSnow) that assimilates the manual weekly snow-course measurements. Details on these snow measurements can be found in Stähli, M. and Gustafsson, D. 2006. Hydrol. Proc., 20, 411-428. doi: 10.1002/hyp.6058.

Further information on the methods and sensors can be found at https://www.wsl.ch/alptal .

A first version of this data set (for the period 1968-2017) was uploaded in June 2018 at the occasion of the 50-year anniversary. This original data set was updated in February 2021 (with data from 2018 and 2019), and this data set was used for a longterm trend analysis, submitted for publication in a special issue of Hydrological Processes. A second update of the data set (with data from 2020 to 2022) was uploaded in March 2023.

alptal

display_name: alptal

first-order-catchment

display_name: first-order-catchment

meteorological-data

display_name: meteorological-data

runoff

display_name: runoff

snow

display_name: snow

subalpine

display_name: subalpine

educ

de: Bildung, Kultur und 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: Longterm hydrological observatory Alptal (central Switzerland)


en: drone-data photogrammetry uav dsm wingtra

en: Data Access

en:
- DSM 10cm resolution
- Orthomosaic 3cm resolution
- Agisoft Metashape Processing Report
- original RGB images

All generated products are also available as a cloud optimized geotiff.

en: We conducted four drone flights in Davos Wolfgang Arelen, in 2020/21 and 2022 to obtain data for the generation of DSMs and orthomosaics at a high resolution. The data was processed with the Agisoft Metashape Professional Software.

drone-data

display_name: drone-data

dsm

display_name: dsm

photogrammetry

display_name: photogrammetry

uav

display_name: uav

wingtra

display_name: wingtra

educ

en: Education, culture and sport

en: Photogrammetric Drone Data Wolfgang Arelen


figures-perspective-urban-beekeeping

title_for_slug: figures-perspective-urban-beekeeping

en: urban-beekeeping diversity-distributions urban-ecology hymenoptera wildbees insects

en: DEPRECATED. Data growth urban beekeeping

en: NDVI values within 3 buffers  in hives in Zurich

en:
The dataset contains the average NDVI values around beehives in Zurich at three spatial scales (250, 500 and 1000 m). It contains 3 columns_
- buffer: indicating the spatial scale
- ID: hive ID (annonymised)
- mean.NDVI: mean NDVI value

en: R script for the figures V1

en: Deprecated version of the R script

format: OCTET

en: Results literature review

en:
 The file shows the results from the literature review. Briefly, we searched papers using google scholar search engine using the following query: (“WILD BEE OR WILDBEE”)(“URBAN” OR “CITY”), and limited the time span from 2010-2023. The search query returned 200 candidate papers. In addition, we complemented the candidate papers from the literature research performed by Ferrari & Polidori (2022), adding 22 additional candidate papers. To select papers, we checked that (1) were conducted in urban areas; (2) sampled the whole bee community; (3) provided data on abundance of wildbees; (4) provided data on honeybees; and (5) provided individual abundance data of each wild bee species.
The dataset contains the following:
-Article_ID: ID for the specific article in the form "A1", "A2"..."An"
- Title: of the article
- Year: of publication
- Journal: of publication
- Publisher:
- Link: link to the publication
- DOI: when applicable
- Total abundance wild bees reported: was the total number of collected bees reported? Logical (Y/N)
- Honey bee abundance reported: was thenumber of honeybees collected reported? 	Logical (Y/N)
- Abundance per wild bee species: was the number of wildbee species sampled provided? Logical (Y/N)
- Select proportion: paper selected to calculate the proportion of honeybees and wildbees.
- Select RAD: paper selected to compute the rank-abundance distribution diagram
Comment: comments on the papers, data availability, etc.

en: Data rank-abundance distribution urban bees

en: Outdated, use the new resource

en: Proportion honeybees and wildbees

en: Outdated, use the new resource "Propotion urban honeybees and wildbees"

en: R script for the figures V2

en: R script for the figures

en: DEPRECATED. Distirbution beehives among beekeepers

en: The dataset contains the number of beehives per registered beekeeper ID (annonymised) in four Swiss cities (Bern, Lausanne, Geneve, Zurich).

en: Proportion urban honeybees and wildbees

en:
The dataset contains the proportion of wildbees and honeybees in the different studies obtained from the literature review.
Article_ID: ID for each article
DOI
Authors
Year: publication year
Duration sampling (years): numerical
Start_sampling: numerical, date
End_sampling: numerical, date
Continent
Country
N. cities: number of cities sampled in the article. Numerical.
City
Sampling type: categorical. Levels: active (e.g., Hand-netting); passive (e.g., pantraps. trap-nests); both (combination of passive and active methods).
Sampling methodology: categorical. Levels: direct observations, hand-netting, pantraps, interception traps, vane traps.
Number sites: total number of study sites.
Abundance honeybees: number of honeybees recorded
Abundance wild bees: number of wildbees recorded
Total bees: total number of bees recorded.
Proportion honeybees: Abundance of honeybees / Total number of bees
Proportion wildbees: Abundance of wildbees / Total number of bees

en: Data growth urban beekeeping

en:
The dataset contains the data of the growth of urban beekeeping in different cities.
For each city in a given year, it contains the following:
Continent.
Country.
City: the name of the city
Year: the year when the information was collected
Area: of the city
Total N. beekeepers: when available, the estimated number of beekeepers in that city for that given year
Total N. hives: when available, the estimated number of beehives in that city for that given year
Density: the total number of hives divided by the city area
Reference: the source of the information.

en: Coordinates studied cities

en: Coordinates (LatLon format) of the cities where data from urban bee ecology studies was used.

en: Species-abundance data

en:
Abundance data at the species level per used dataset for the rank abundance distribution (RAD).
40 datasets used.

en: Local overheating values within 3 buffers in hives in Zurich

en:
The dataset contains the average overheating values around beehives in Zurich at three spatial scales (250, 500 and 1000 m). It contains 4 columns:
- buffer: indicating the spatial scale
-ID: hive ID (annonymised)
- mean.overwarming: mean overheating value, expressed in degrees Kelvin
-mena.overwarming.cor = transformed values do degrees Celsius

en: Distribution beehives among beekeepers

en: The dataset contains the number of beehives per registered beekeeper ID (annonymised) in four Swiss cities (Bern, Lausanne, Geneve, Zurich) and Paris.

en:
Data and code from the perspective paper "When honeybees comes to town"
The .r file provides the code to generate the figures.
In addition, this repository contains the data for the figures 1-3.
For Figure 4, part of the data is confidential, Please, refer to the contacts provided:
- For the distribution of hives in Zurich (2018): https://www.zh.ch/de/gesundheitsdirektion/veterinaeramt.html
- For the overheating map of Zurich: Prof. Dr. Eberhard Parlow / Stadt Zurich (https://www.zh.ch/de/umwelt-tiere/umweltschutz/umweltpraxis/definitionsseite/2012/68/zup068_2012_a0030_klimaanalyse-pdf.html)

diversity-distributions

display_name: diversity-distributions

hymenoptera

display_name: hymenoptera

insects

display_name: insects

urban-beekeeping

display_name: urban-beekeeping

urban-ecology

display_name: urban-ecology

wildbees

display_name: wildbees


maintainer: Henning Löwe

en: discrete-element-modelling 3d-ct-images unconfined-compression-experiments snow-mechanics spherical-model-snow microstructure

en: Data Structure (Python Notebook - view online)

en: Data Access

en: Data Structure (Python Notebook)

mimetype: text/plain

en:
For the investigation of microstructural and mechanical properties of snow unconfined compression experiments and 3D computed tomography (CT) imaging were performed on sintered rounded grain snow and spherical model snow. The spherical model snow was generated to create geometrically simplified, well-defined microstructures for calibration of numerical models, such as discrete element models (DEM) in which the microstructure is represented by spherical particles.
In the experiments, microstructural variation was created by varying the sintering time (contact size) and the density of the ice sphere samples (number of contacts). The 3D CT images allow for a complete reconstruction of the entire experimental sample (cylindrical sample dimension: diameter = 33.6 mm; height = 14 mm).

discrete-element-modelling

display_name: discrete-element-modelling

microstructure

display_name: microstructure

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

spherical-model-snow

display_name: spherical-model-snow

unconfined-compression-experiments

display_name: unconfined-compression-experiments

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: Unconfined compression experiments and 3D CT images of spherical model snow and RG snow samples


maintainer: Esther Frei

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

media_type: application/zip

format: ZIP

mimetype: application/x-zip-compressed

en:
 Background information

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

 Experiment description

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

 Data description

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

afforestation

display_name: afforestation

long-term-experiment

display_name: long-term-experiment

mountain-forest

display_name: mountain-forest

stillberg

display_name: stillberg

treeline

display_name: treeline

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


en: wind-speed raclets wind anemometer wind-direction wind-velocity

en: Sonic temperature

en: The data set contains values of temperature (°C) measured with the anemometer at a sampling frequency of 20 Hz.

en: Sonic wind component v

en:
The data contains values for v direction of the wind in a sampling frequency of 20 Hz.
Erroneour spikes were filterd in two steps.

1. Define moving window uₓ = u(i-3:i+3)
2. If u(i)-mean(uₓ) > 2*std(uₓ):u(i) = NaN

Frozen detectors resulted in continuous zero values (not filtered).
The wind speed and direction were calculated as follows:

wind speed = sqrt(u² + v²)
wind direction = 180° + (180° / PI)* arctan2 (-u, -v)

en: Sonic wind component u

en:
The data contains values for u direction of the wind in a sampling frequency of 20 Hz.
Erroneour spikes were filterd in two steps.

1. Define moving window uₓ = u(i-3:i+3)
2. If u(i)-mean(uₓ) > 2*std(uₓ):u(i) = NaN

Frozen detectors resulted in continuous zero values (not filtered).
The wind speed and direction were calculated as follows:

wind speed = sqrt(u² + v²)
wind direction = 180° + (180° / PI)* arctan2 (-u, -v)

en: Sonic time

en: The data set contains the time in YYYY-mm-dd HH:MM:SS.sss for the anemometer data. The time is given in UTC+1.

en: Sonic wind component w

en:
The data contains values for w direction of the wind in a sampling frequency of 20 Hz.
Erroneour spikes were filterd in two steps.

1. Define moving window uₓ = u(i-3:i+3)
2. If u(i)-mean(uₓ) > 2*std(uₓ):u(i) = NaN

Frozen detectors resulted in continuous zero values (not filtered).
The wind speed and direction were calculated as follows:

wind speed = sqrt(u² + v²)
wind direction = 180° + (180° / PI)* arctan2 (-u, -v)

en: A Young 81000 sonic anemomenter was deployed at Gotschnagrat (LON: 46.859 LAT: 9.849) to record three components of the wind velocity (u, v, w in [m s‾ ¹]) and air temperature (Ts in [°C]). The anemomenter was mounted in direction North at a height of 1.5 m above snow surface at the beginning. The time within each data set is given in UTC+1. Instrument specifications can be found [here](http://www.youngusa.com/Manuals/81000-90(I).pdf) .

anemometer

display_name: anemometer

raclets

display_name: raclets

wind

display_name: wind

wind-direction

display_name: wind-direction

wind-speed

display_name: wind-speed

wind-velocity

display_name: wind-velocity

en: Snow Drift Station - 3D Ultrasonic


en: winter-electricity snow alps photovoltaic bifaciality

en:
Title: Monitoring data set at A2 (utility-scale power-plant Muttsee), months 10.2022-09.2023
Provider: AXPO - IWB Industrielle Werke Basel
Last edition: 17.01.2024
Editor: Y.Frischholz, Laboratory of Cryospheric Sciences, EPFL
File name structure:
The power-plant is made of 23 string boxes (GAK) and inverters (WR) named after their given number. One file per device is provided in the data/ subfolder, following the same naming convention (e.g. for the string box number 1, the file name is: “A2_GAK01.csv” and for the corresponding inverter, the file name is “A2_WR01.csv”). Refer to the publication for further details on the setup of the power plant.
File format:
All files are provided in the CSV format.
Column headings:
	String boxes and inverters (GAK & WR):
	⁃	device_name (string): name of the device (same as file name)
	⁃	timestamp (datetime64): time stamp in format “YYYY-MM-DD HH:mm:ss”, time-zone: UTC
	String boxes (GAK):
	⁃	I_ (double): input current from the substring number (W)
	⁃	I_SUM (double): output current of string box (A)
	⁃	U_DC (double): output voltage of string box (V)
	⁃	P_DC_ (double): input DC power from the substring number (W)
	⁃	P_DC (double): output DC power of string box (W)
	⁃	$S$_T#_$T$ (double): temperature from the sensor connected to the string box (empty if not existing), placed on the “front” or “back” side (S) of table T. Two types of temperature measurements (#) are available: 1=standard cell temperature (°C) , 2=module temperature on the rear side (°C) .
	⁃	$S$_SRAD_T (double): poa irradiation (W/m**2) from the sensor connected to the string box (empty if not existing), placed on the “front” or “back” side (S) of table T.
		Inverters (WR):
	⁃	I_DC (double): input DC current(A)
	⁃	U_DC(double): input DC voltage(V)
	⁃	P_DC (double): input DC power (W)
	⁃	P_AC (double): output AC power (W)
Preprocessing:
	1. Outliers:
	⁃	Quantiles Q1 and Q99 are computed for each variable
	⁃	Values below Q1 and above Q99 are considered outliers
	⁃	Outliers are replaced by NaNs.

	2. Missing data:
	⁃	Data holes of less or equal to 3 hours are interpolated linearly for all variables
	⁃	Data holes of more than 3 hours are replaced using the monthly nan-mean of the considered hour if more than 50% of the qualifying data points are available. For instance, if the data point 2022-12-12 12:12:00, is missing for a given variable and is part of a data hole larger than 3 hours, then it is replaced by the mean of all data points with hour = 12 of the month of December 2022, if 50% of all the qualifying data points are not NaN. In case more than 50% of the qualifying points are missing, the data point remains as missing (NaN).
	3. Wiring losses:
	⁃	To be consistent with A1, wiring losses are corrected at A2. The wiring loss between the string boxes and the inverters is removed by multiplying the value of input P_DC at the inverter level (P_DC,inv) by the mean ratio P_DC,inv / P_DC,arr.
	⁃	The computed mean wiring loss is 2.3\%. It is computed from 2023-02-01 to 2023-09-30, after the long data hole in the data sets of the string boxes.

Mean uptime:
	Raw:
	⁃	WR: 98.2%
	⁃	GAK*: 38.5%
	Processed:
	⁃	WR: 99.6%
	⁃	GAK*: 56.4%

	*The uptime at the string box level (GAK) is low because PMUs at this level shut down during steady and low signal leading to unavailable data at night. In addition, the 23 days downtime of 	January 2023 could not be interpolated nor replaced.

en:
Title: Monitoring data set at A1 (test-site of Totalp), years 2018-2022
Provider: ZHAW - EKZ
Edition: Y.Frischholz, Laboratory of Cryospheric Sciences, EPFL
Last edition: 17.01.2024
File name structure:
The test site contains 6 segments named from A to F. The six files provided in the data/ subfolder follow the same naming convention (e.g. for segment A, the file name is: “A1_A.csv”). Refer to the publication for further details on the setups of the segments.
File format:
All files are provided in the CSV format.
Column headings:
	•	timestamp (datetime64): time stamp in format “YYYY-MM-DD HH:mm:ss”, time-zone: UTC
	•	poa_front (double): front plane-of-array irradiation (W/m**2)
	•	poa_back (double): rear plane-of-array irradiation (W/m**2)
	•	mod_temp (double): module’s temperature (°C)
	•	P_AC (double): output AC power (W)
Preprocessing:
	Outliers:
	⁃	Quantiles Q1 and Q99 are computed for each variable
	⁃	Values below Q1 and above Q99 are considered outliers
	⁃	Outliers are replaced by NaNs.
	Missing data:
	⁃	Data holes of less than 3 hours are interpolated linearly for all variables
	⁃	Data holes of more than 3 hours are replaced using the monthly nan-mean of the considered hour if more than 50% of the qualifying data points are available. For instance, if the data point 2022-12-12 12:12:00, is missing for a given variable and is part of a data hole larger than 3 hours, then it is replaced by the mean of all data points with hour = 12 of the month of December 2022, if 50% of all the qualifying data points are not NaN. In case more than 50% of the qualifying points are missing, the data point remains as missing (NaN).
	Wiring losses :
	⁃	As described in [1] , the test-site setup caused abnormally large wiring losses, mainly due to the distance to optimisers and to the low installed power per DC-wire.
	⁃	The wiring losses comprised between 10% and 15%, are averaged hourly and added to the measured DC power.

	Misc.:
	⁃	P_AC is computed for each segment based on the measured DC power and the average inverter’s efficiency (96.1%).
	⁃	As described in [1], the peak power of the installed module, used to compute the final yield is slightly different from the values announced by the manufacturer.
Mean uptime:
	Raw:
	⁃	95.2%
	Processed:
	⁃	100%
References:
[1] 	D. Anderegg, S. Strebel, and J. Rohrer, “Alpine Photovoltaik Versuchsanlage Davos Totalp : Erkenntnisse aus 5 Jahren Betrieb,” de, Sep. 	2023, Accepted: 2023-09-29T09:13:16Z Publisher: ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.DOI: 10.21256/	zhaw-2524. [Online]. Available: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/28797 (visited on 12/15/2023).

en:
On this repository you can find the monitoring data of the 3 PV power-plants analysed in the article _"Confirmation of the power gain for solar photovoltaic systems in alpine areas"_ (doi: 10.3389/fenrg.2024.1372680) . Each folder contains the following two elements:
1. **README.txt** : describes the content of the folder. Especially it describes the plant's monitoring system's architecture and relates it to the various files included in the data sub-folder. It also provides a detailed description of all processing steps leading to the data sets as available in the data sub-folder and used in the pre-cited article.
3. **data/** : sub-folder containing the file(s) used in the referenced article.

alps

display_name: alps

bifaciality

display_name: bifaciality

photovoltaic

display_name: photovoltaic

snow

display_name: snow

winter-electricity

display_name: winter-electricity

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: Monitoring data sets of alpine photovoltaic power-plants


en: microbial-biodiversity ecosystem-functions microbial-respiration soil-respiration beta-diversity

en: Fungal amplicon sequencing

en: Fungal ASVs and taxonomic tables

en: Microbial functions and metadata

en: Extracellular enzyme activities, respiration and sites metadata

en: Bacterial amplicon sequencing

en: Bacterial ASVs and taxonomic tables

en: Structural and functional changes of microbial communities in ephemeral stream sediments and adjacent soils between was assessed in an artificial newly created catchment at 3 and 13 years after catchment construction. Bacterial and fungal communities, respiration and extracellular enzyme activities were assessed.

beta-diversity

display_name: beta-diversity

ecosystem-functions

display_name: ecosystem-functions

microbial-biodiversity

display_name: microbial-biodiversity

microbial-respiration

display_name: microbial-respiration

soil-respiration

display_name: soil-respiration

en: Chicken Creek 10 years


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

en: Data plot of the field station (NEF)

media_type: application/pdf

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

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Forest station data (NEB)

en: Data file.

en: Data plot of the forest station (NEB)

en: Field station data (NEF)

en: Site aerial photo (Neunkirch)

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

mimetype: image/jpeg

en: Site photo of the field station (NEF)

en: Site photo of the field station from the side.

en: Site photo of the forest station (NEB)

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

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Neunkirch in Switzerland where one station is located within a natural deciduous forest stand (NEB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 160 yrs), sycamore maple (_Acer pseudoplatanus_; 160 yrs) and lime trees (_Tilia sp._; 110 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, NEF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Neunkirch is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

precipitation

display_name: precipitation

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

en: Neunkirch, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


photogrammetric-drone-data-gruenbodeli

title_for_slug: photogrammetric-drone-data-gruenbodeli

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

en: Data Access

en:
- ortho (3 cm/25 mm resolution)
- DSM (10 cm resolution)
- HS (10 cm resolution)
- RGB images
- Agisoft Metashape Project Report

All products are also available as a cloud optimized geotiff.

en:
We conducted various drone flights at Grüenbödeli near Davos with the Sony RX1R II mounted on a Wingtra drone during 2020/21/22. The data was processed with the Agisoft Metashape Professional Software.
The following products are available for download:
- DSM 10cm resolution
- Orthomosaic 3cm/25mm resolution
- Snow Raster 10cm resolution
- original RGB images

drone-data

display_name: drone-data

dsm

display_name: dsm

orthophoto

display_name: orthophoto

photogrammetry

display_name: photogrammetry

snow-depth-mapping

display_name: snow-depth-mapping

uav

display_name: uav

wingtra

display_name: wingtra

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: Photogrammetric Drone Data Grüenbödeli


en: davos snow-hydrology photogrammetry dischma avalanches snow-depth-distribution

en: Snowdepth maps

format: GeoTIFF

en:
The available datasets are snow depth maps with a spatial resolution of 0.5 m derived from images of the survey camera Vexcel Ultracam mounted on a piloted airplane. Image acquisition was carried out during the approximately peak of winter (time when the thickest snowpack is expected) in spring. The snow depth maps are calculated by the subtraction of a summer-DTM from the processed winter- DSM of the corresponding date. The summer-DTM used was derived from a point cloud of an airborne laser scanner from 2020.

Due to the occurrence of inaccuracies of the calculated snow depth values caused by the photogrammetric method, we applied different masks to significantly increase the reliability of the snow depth maps. We masked out settled areas, high-frequented streets and technical constructions, pixels with high vegetation (height > 0.5 m) , outliers and unrealistic snow depth values. In addition, we modified the snow depth values of snow-free pixels to 0.
The information on buildings and infrastructure comes from the exactly classified ALS point cloud and the TLM dataset from Swisstopo (https://www.swisstopo.admin.ch/de/geodata/landscape/tlm3d.html#links). High vegetation is also derived from the classification and the calculated object height from the point cloud.
Outliers and unrealistic snow depth values are defined as negative snow depth values and snow depths exceeding 10 m. The classification of each pixel of the corresponding orthophoto into snow-covered or snow-free is based on the application of a threshold of the NDSI or manually determined ratios of the RGB values.

An extensive accuracy assessment proves the high accuracy of the snow depth maps with a root mean square error of 0.25 m for the year 2017 and 0.15 m for the following snow depth maps.

The work is published in:

avalanches

display_name: avalanches

davos

display_name: davos

dischma

display_name: dischma

snow-depth-distribution

display_name: snow-depth-distribution

snow-hydrology

display_name: snow-hydrology

en: Snow depth mapping by airplane photogrammetry (2017 -  ongoing)


maintainer: Stephan Zimmermann

en: fagus-orientalis-lipsky magnesium biogeochemical-cycling calcium potassium

en: Concentrations of Ca, Mg, K, and Na in throughfall, litterflow and soil solution of a Hyrcanian forst in Northern Iran

en:
Throughfall, litterflow and soil solution were sampled during one whole year under five Oriental beech trees in a mixed Hyrcanian beech forest. The amounts of Ca2+, Mg2+, K+ and Na+ in these fluxes were calculated based on their concentrations and the sampled volumes, and subsequently compared with the respective fluxes in the rainfall and soil solution of an adjacent forest gap.
In addition six soil profiles, one close to every single tree and one in the forest gap, were analyzed for pH, CaCO3, organic matter and texture.

biogeochemical-cycling

display_name: biogeochemical-cycling

calcium

display_name: calcium

fagus-orientalis-lipsky

display_name: fagus-orientalis-lipsky

magnesium

display_name: magnesium

potassium

display_name: potassium

en: Base cation dynamics in an Oriental beech forest


maintainer: Merin Reji Chacko

en: dna-metabarcoding biomonitoring biodiversity-assessment spatial-ecology environmental-dna

en: Genomic data

en: Fastq files, primer descriptions and the final output dataset.

en: Analysis and Figures

en: This zipped file includes R scripts and the datasets required to run the analyses. A README describes the columns in each dataset.

en: Field Metadata

en: Information concerning the locations and times of sampling, as well as the identity of the samplers and relevant comments.

en: This dataset contains the results of a five-day field excursion which the extent to which eDNA sampling can capture the diversity of a region with highly heterogeneous habitat patches across a wide elevation gradient through multiple hydrological catchments of the Swiss Alps. Using peristaltic pumps, we filtered 60 L of water at five sites per catchment for a total volume of 1 800 L. Using an eDNA metabarcoding approach focusing on vertebrates and plants, we detected 86 vertebrate taxa spanning 41 families and 263 plant taxa spanning 79 families across ten catchments. This dataset includes two sets of data. The first (Genomic data) includes all the necessary data for the bioinformatic pipeline, whereas the second (Analysis Figures) contains tidied data and scripts for the reproduction of all figures/analyses in the article describing this study.

biodiversity-assessment

display_name: biodiversity-assessment

biomonitoring

display_name: biomonitoring

dna-metabarcoding

display_name: dna-metabarcoding

environmental-dna

display_name: environmental-dna

spatial-ecology

display_name: spatial-ecology

en: Vertebrate and plant taxa recovered from 10 catchments in Vaud using an eDNA-metabarcoding approach


en: vapor-transport python pattern-formation numerical-model snow

en:
Data and code v1.0 downloaded from the git.

Running the code requires an installation of FEniCS via docker.

en:
This python code uses the Finite Element library FEniCS (via docker) to solve the one dimensional partial differential equations for heat and mass transfer in snow. The results are written in vtk format.

The dataset contains the code and the output data to reproduce the key Figure 5 from the related publication:

_Schürholt, K., Kowalski, J., Löwe, H.; Elements of future snowpack modeling - Part 1: A physical
instability arising from the non-linear coupling of transport and phase changes, The Cryosphere, 2022_

The code and potential updates can be accessed directly through git via:

https://gitlabext.wsl.ch/snow-physics/snowmodel_fenics

numerical-model

display_name: numerical-model

pattern-formation

display_name: pattern-formation

python

display_name: python

snow

display_name: snow

vapor-transport

display_name: vapor-transport

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: A numerical solver for heat and mass transport in snow based on FEniCS


maintainer: Peter Bebi

en: carbon-dioxide vegetation stillberg soil-temperature experiment climate-change

en: Project Description FACE Stillberg

media_type: text/html

en: Link to FACE project description on the WSL website.

format: HTML

en: Metadata FACE Stillberg Data File Description

en: List of descriptions for each of the .csv FACE data files.

en: Metadata FACE Stillberg Experimental Design

en: Schematic illustration and tabular listing of the FACE experimental design.

en: Data FACE Stillberg

en: Folder in .zip format containing the FACE datasets.

mimetype: application/zip

en:
 Background information

High elevation ecosystems are important in research about environmental change because shifts in climate associated with anthropogenic greenhouse gas emissions are predicted to be more pronounced in these areas compared to most other regions of the world. This project involved a Free Air CO2 Enrichment (FACE) and soil warming experiment located in a natural treeline environment near Davos, Switzerland (Stillberg, 2200 m a.s.l.). Elevated atmospheric CO2 concentrations (+200 ppm) were applied from 2001 until 2009, and a soil warming treatment (+4 °C) was applied from 2007 until 2012. The combined CO2 enrichment and warming treatment reflects conditions expected to occur in this region in approximately 2050. A broad range of ecological and biogeochemical research was carried out as part of this environmental change project.

 Experimental design

The experiment consisted of 40 hexagonal 1.1 m² plots, 20 with a *Pinus mugo* ssp. *uncinata* (mountain pine, evergreen) individual in the centre and 20 with a *Larix decidua* (European larch, deciduous) individual in the centre. A dense cover of understorey vegetation surrounded the tree in each plot, including the dominant dwarf shrub species *Vaccinium myrtillus* (bilberry), *Vaccinium gaultherioides* (group *V. uliginosum agg.*, northern bilberry) and *Empetrum nigrum* ssp. *hermaphroditum* (crowberry) plus several herbaceous and non-vascular species.
At the beginning of the experimental period, the 40 plots were assigned to ten groups of four neighbouring plots (two larch and two pine trees per group) in order to facilitate the logistics of CO2 distribution and regulation. Half of these groups were randomly assigned to an elevated CO2 treatment, while the remaining groups served as controls and received no additional CO2. In spring 2007, one plot of each tree species identity was randomly selected from each of the 10 CO2 treatment groups and assigned a soil warming treatment, yielding a balanced design with a replication of five individual plots for each combination of CO2 level, warming treatment and tree species.

 Data description

Soil and air conditions have been monitored closely throughout the study period, with most measurements made during the combined CO2 x warming experiment (2007-2009). The data comprise of air temperature, soil temperature, soil moisture, sapflow, tree diameter and CO2 measurements.

carbon-dioxide

display_name: carbon-dioxide

climate-change

display_name: climate-change

experiment

display_name: experiment

soil-temperature

display_name: soil-temperature

stillberg

display_name: stillberg

vegetation

display_name: vegetation

en: FACE: Stillberg CO2 enrichment and soil warming study


maintainer: Yohann Chauvier

en: taxonomic-diversity grain-size phylogenetic-diversity functional-diversity climate soil ecological-indicator-values

en: Data access

en:
This dataset comprises a large array of ecological data for the European Alps:

  (1) Current soil and climate predictors at various resolutions.
  (2) GBIF observations of the European Alps Flora (~4,000 species).
  (3) Species habitat suitability maps (1,109 species; based on species observations filtered at 40x40-km)
  at various resolutions used in the study to generate (4); except 'expert'...
  (4) Expert, Taxonomic, phylogenetic and functional diversity of the study region at various resolutions
  (from 100-m to 40-km --> 100-m aggregated & mean to km + non-aggregated/predicted) for CLIM,
  SOIL and CLIM-SOIL models.
  (5) Ecological and altitudinal preferences of the European Alps Flora.
  (6) Data outputs of the related published article.
  (7) All scripts used for analyses.
  (8) Additional files used for analyses.
  (9) Improved set of species habitat suitability maps (~2,600 species; based on species observations
  filtered at 1x1-km) and related taxonomic diversity at 100-m resolution (aggregated to km +
  non-aggregated/predicted) for CLIM, SOIL and CLIM-SOIL models ---> not incorporated in the study.

climate

display_name: climate

ecological-indicator-values

display_name: ecological-indicator-values

functional-diversity

display_name: functional-diversity

grain-size

display_name: grain-size

phylogenetic-diversity

display_name: phylogenetic-diversity

soil

display_name: soil

taxonomic-diversity

display_name: taxonomic-diversity

en: Resolution in species distribution models shapes spatial patterns of plant multifaceted diversity


en: switzerland groundwater alptal time-series studibach

en:
Groundwater time series of the monitoring network in the Studibach (C7) catchment, Alptal, Switzerland published in
Rinderer M., van Meerveld I, McGlynn B. (2019): From points to patterns – Assessing runoff source area dynamics and hydrological connectivity using time series clustering. Water Resources Research, doi: 2018WR023886R

en: Groundwater time series between 2010 and 2014 of the distributed monitoring system in the Studibach (C7), Alptal, Switzerland. Data published in Rinderer M., van Meerveld I, McGlynn B. (2019): From points to patterns – Assessing runoff source area dynamics and hydrological connectivity using time series clustering. Water Resources Research, doi: 2018WR023886R

alptal

display_name: alptal

groundwater

display_name: groundwater

studibach

display_name: studibach

switzerland

display_name: switzerland

time-series

display_name: time-series

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: Groundwater time series Studibach (Rinderer et al., 2019, WRR)


maintainer: Rebecca Mott

en: dischmex patchy-snow-covers turbulent-sensible-heat-fluxes eddy-covariance-measurements snow-patch

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (DA-600, Kaijo-Denki) in 0.3 m on a daily basis.

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (R.M. Young Company) in 3.3 m.

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (R.M. Young Company) in 0.7 m.

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (CSAT3, Campbell Scientific Inc.) in 1.7 m on a daily basis.

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (CSAT3, Campbell Scientific Inc.) in 3.2 m on a daily basis.

en: Output explanation

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (R.M. Young Company) in 3.5 m.

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (CSAT3, Campbell Scientific, Inc.) in 2.2 m.

en: Eddy-covariance measurement with an ultrasonic anemometer (CSAT3, Campbell Scientific, Inc.) in 2.6 m.

en: Gletschboden setup

media_type: image/png

en: Background map based on data © 2014/2016 swisstopo (JD100042)

format: PNG

mimetype: image/png

en:
This dataset contains eddy-covariance measurements in the ablation period of 2014-2016. Measurements were taken from two turbulence towers over a long-lasting snow patch, which are 5 m apart from each other (2014 and 2015). The turbulence towers were equipped with two YOUNG ultrasonic anemometers mounted 0.7 m (in 2014) and 3.3 m (in 2015) above snow-free ground, two ultrasonic anemometers (CSAT3, Campbell Scientific, Inc.) mounted at 2.6 m (in 2014) and 2.2 m (in 2015) above snow-free ground and one anemometer (DA-600, Kaijo Denki) mounted at 0.3 m above snow surface.

The measurement setup changed in 2016 and includes a measurement above the snow-free ground in upwind direction (Swiss coordinates: 790191/176689). The measurement tower is equipped with one ultrasonic anemometer (CSAT3, Campbell Scientific, Inc.) in 3.3 m above the snow-free ground. Additionally, one measurement tower is installed above the long-Lasting snow patch and equipped with the same setup as 2015.

Turbulence data were sampled at a frequency of 20 Hz. The processing of the data to quality controlled fluxes has been done with the Biomicrometeorology flux software (Thomas et al., 2009). The program applies plausibility tests and a despiking test after Vickers and Mahrt (1997) on the measured data. The routine further applies a time-lag correction and considers the deployment (e.g. the sonic azimuth). A frequency response correction (Moore, 1986) is done and a three-dimensional rotation is performed. Finally, quality assurance/quality control (QA/QC) flags after Foken et al., (2004) are issued and fast Fourier transform power and co-spectra are calculated. The change in snow height is considered in the post-processing for every measurement day. The turbulence data were averaged to 30 minute intervals.

dischmex

display_name: dischmex

eddy-covariance-measurements

display_name: eddy-covariance-measurements

patchy-snow-covers

display_name: patchy-snow-covers

snow-patch

display_name: snow-patch

turbulent-sensible-heat-fluxes

display_name: turbulent-sensible-heat-fluxes

en: DISCHMEX - Impact of extreme land-surface heterogeneity on micrometeorology over spring snow-cover