landwirtschaftliche-kulturen

agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

title_for_slug: landwirtschaftliche-kulturen

fr: utilisation-du-sol exploitation-agricole biodiversite agriculture tableau-des-valeurs

de: bodennutzung landwirtschaftliche-nutzung biodiversitat landwirtschaft wertetabelle

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

de: Link zum Daten-Download (Zip)

fr: Le fichier présente la situation géographique des cultures agricoles par année de contribution (surfaces et arbres). L' état d'une année de contributions est établi à la fin de l'année, après expiration du délai ordinaire d'opposition, et publié au début de l'année suivante.

de: Der Datensatz umfasst die geografische Lage der räumlich erfassten landwirtschaftlichen Kulturen nach Beitragsjahr (Flächen und Bäume). Der Zeitstand eines Beitragsjahrs wird nach der ordentlichen Einsprachefrist Ende Jahr erstellt und Anfangs des Folgejahres publiziert.

name: Amt für Landwirtschaft und Natur - Abteilung Direktzahlungen


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

de: see sickerwasser quelle gewasser zoneneinteilung binnengewasser fluss grundwasserschutz wertetabelle gewasserschutz

label: geocat.ch permalink

state: active

type: dataset

format: ZIP

format: WFS

format: WMS

fr: La carte de la protection des eaux du canton de Berne comporte les zones et périmètres de protection des eaux souterraines ainsi que les secteurs de protection des eaux. Y figurent également les captages d'eau potable d'intérêt public. Les thèmes du cadastre RDPPF suivantes se trouvent dans le géoproduit GSK25: - zones de protection des eaux souterraines (GeoIV 131) - périmètres de protection des eaux souterraines (GeoIV 132)

de: Die Gewässerschutzkarte des Kantons Bern beinhaltet die rechtsgültigen Grundwasserschutzzonen und -areale sowie die Gewässerschutzbereiche. Im Weiteren sind in der Karte die wichtigen Grundwasserpumpwerke und Quellen enthalten. Folgende ÖREB-Katasterthemen sind in diesem Geoprodukt GSK25 enthalten: - Grundwasserschutzzonen (GeoIV 131) - Grundwasserschutzareale (GeoIV 132)

spatial: Kanton Bern (erweitert)

name: Amt für Wasser und Abfall - Betriebe und Abfall / Grundwasser

fr: Office de l'information géographique du canton de Berne

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

fr: L'Office de la géoinformation est le centre de compétence pour l'information spatiale dans le canton de Berne. Les géodonnées cantonales peuvent être utilisées gratuitement, sous réserve des conditions d'utilisation. Le Géoportail du canton de Berne est le point d'entrée central pour les cartes interactives, les géodonnées et les géoservices de l'administration cantonale.

de: Das Amt für Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Bern. Die kantonalen Geodaten sind unter Einhaltung der Nutzungsbedingungen kostenlos nutzbar. Das Geoportal des Kantons Bern ist der zentrale Einstiegspunkt für interaktive Karten, Geodaten und Geodienste der kantonalen Verwaltung.

political_level: canton

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: Bern-Kt - Geocat Harvester

fr: Carte de la protection des eaux

de: Gewässerschutzkarte


fr: Lien vers le téléchargement de données (zonées)

de: Link zum Daten-Download (zoniert)

format: HTML

fr: Le modèle numérique de surface LDTM50CM indique des coordonnées altimétriques de haute précision sur la surface terrestre, sans bâtiments et végétation (grille de 50 cm). Les données sont enregistrées par numérisation laser aéroportée (LIDAR) et couvrent la surface du canton de Berne au-dessous de 2000 m. Téléchargement des informations complémentaires (par ex. répartition des feuilles, fichiers symboles): voir 'Transmission des géodonnées > Liens vers le téléchargement'. Les données supplémentaires sur les trajectoires de vol et sur les densités de points sont disponibles dans le géoproduit LBEZUS: Modèle altimétrique numér. LIDAR données supplémentaires (https://www.agi.dij.be.ch/fr/start/geoportal/geodaten/detail.html?type=geoproduct&code=LBEZUS). L'exposition, l'inclinaison des pentes et le relief ont été déduits sur la base des données MNT LIDAR 50 cm; géoproduit LDTMABL1: MNT LIDAR déduc. de l'exposition, pente, relief 1m (https://www.agi.dij.be.ch/fr/start/geoportal/geodaten/detail.html?type=geoproduct&code=LDTMABL1).

de: Das digitale Terrainmodell LDTM50CM beinhaltet hochpräzise Höhenangaben zur Erdoberfläche (Punktraster mit Auflösung 0.5m). Die Daten werden mit Airborne Laser Scanning (LIDAR) erfasst und decken die Fläche des Kantons Bern unterhalb von 2000m ab. Datendownload der Zusatzinformationen (u.a. Blatteinteilung, Symbolisierungsdateien): Siehe 'Bezug der Geodaten > Link zum Bezug der Geodaten'. Die Zusatzdaten mit Angaben zu den Flugwegen und zu den Punktdichten sind enthalten im Geoprodukt LBEZUS: Digitales Höhenmodell LIDAR Zusatzdaten (https://www.agi.dij.be.ch/de/start/geoportal/geodaten/detail.html?type=geoproduct&code=LBEZUS). Auf Basis der DTM-LIDAR-Daten 50cm wurden die Exposition, die Hangneigung und das Relief abgeleitet; Geoprodukt LDTMABL1: DTM LIDAR Ableitung Exposition, Neigung, Relief 1m (https://www.agi.dij.be.ch/de/start/geoportal/geodaten/detail.html?type=geoproduct&code=LDTMABL1).

spatial: Kanton Bern

name: Amt für Wald und Naturgefahren - Fachdienste und Ressourcen

fr: Modèle numérique de terrain LIDAR 50cm

de: Digitales Terrainmodell LIDAR 50cm


okomorphologie-der-seeufer

title_for_slug: okomorphologie-der-seeufer

fr: lac eaux-geographie morphologie eaux-interieures tableau-des-valeurs

de: see gewasser morphologie binnengewasser wertetabelle

fr: L'écomorphologie des rives lacustres comprend les données cartographiques et l'évaluation de l'état des rives des 34 lacs les plus importants du canton de Berne.

de: Die Ökomorphologie der Seeufer umfasst die Erhebungsdaten und die Bewertung des Zustandes der Seeufer der wichtigsten 34 Seen im Kanton Bern.

fr: Écomorphologie des rives lacustres

de: Ökomorphologie der Seeufer


fr: protection-de-la-nature document sauvegarde-de-lenvironnement ressource-forestiere biodiversite reserve programme-de-conservation-des-especes protection-de-la-foret protection-des-especes arbre bois tableau-des-valeurs reserve-forestiere

de: naturschutz dokument umweltschutz waldbestand biodiversitat reservat artenschutzprogramm waldschutz artenschutz baum wald wertetabelle waldschutzgebiet

fr: Le canton de Berne prend des mesures afin de promouvoir la biodiversité en forêt. En collaboration avec les proriétaires forestiers, il revalorise les lisières forestières, favorise des espèces ou habitats prioritaires et définit des réserves forestières ainsi que des îlots de vieux bois ou de bois mort. Le thème du cadastre RDPPF suivant se trouve dans le géoproduit WALDBIO : Réserves forestières (OGéo ID 160)

de: Der Kanton Bern fördert mit Massnahmen die Biodiversität im Wald. Gemeinsam mit den Waldeigentümerinnen und Waldeigentümern wertet er Waldränder auf, fördert prioritäre Arten oder Lebensräume und bezeichnet Waldreservate sowie Alt- und Totholzinseln. Folgendes ÖREB-Katasterthema ist in diesem Geoprodukt WALDBIO enthalten: Waldreservate (GeoIV ID 160)

fr: Promotion de la biodiversité en forêt (y compris réserves forestières)

de: Biodiversitätsförderung im Wald (inkl. Waldreservate)


okomorphologie-der-fliessgewasser

title_for_slug: okomorphologie-der-fliessgewasser

fr: structure-batie eau-courante morphologie conservation-de-leau

de: bauwerk fliessgewasser morphologie gewasserschutz

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

de: Link zum Daten-Download (Zip)

fr: En publiant son ordonnance sur la protection des eaux (OEaux) en 1998, la Confédération posait les bases légales qui permettent de protéger efficacement les cours d'eaux, les lacs ainsi que leurs rives: elle n'impose désormais plus seulement des exigences à la qualité de l'eau, elle fixe également des objectifs écologiques. De plus, en 1999, une modification de l'ordonnance fédérale sur l'aménagement des cours d'eau (OACE) a permis de transférer aux cantons la compétence de déterminer eux-mêmes l'espace vital nécessaire aux cours d'eau, ainsi que les zones dangereuses inondables. Les critères sont basés sur les besoins de protection contre les crues, mais également sur le maintien de la qualité des cours d'eau et des lacs en tant qu'espaces vitaux. L'écomorphologie des cours d'eau et de l'Aar constitue la base de la planification stratégique de la revitalisation exigée par l'ordonnance sur la protection des eaux de 2011. Le produit OEKOMORF eaux de surface fournit à cet effet les bases nécessaires.

de: Mit der Gewässerschutzverordnung des Bundes wurden 1998 die gesetzlichen Grundlagen geschaffen, um Gewässer und ihre Ufer umfassender zu schützen. Neben den Anforderungen an die Wasserqualität werden jetzt auch ökologische Ziele vorgegeben. Zusätzlich wird in der 1999 geänderten Wasserbauverordnung des Bundes den Kantonen neu die Aufgabe übertragen, die Hochwasser-Gefahrengebiete und den Raumbedarf der Gewässer festzulegen. Dies unter Berücksichtigung sowohl der Bedürfnisse des Hochwasserschutzes wie auch der Lebensraum-Qualität des Gewässers. Die Ökomorphologie der Fliessgewässer und der Aare bildet die Grundlage für die in der Gewässerschutzverordnung von 2011 verlangte strategische Revitalisierungsplanung. Das Produkt OEKOMORF liefert dazu die Grundlagen.

fr: Écomorphologie des cours d'eau

de: Ökomorphologie der Fliessgewässer


regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

fr: Certains éléments des conceptions régionales des transports et de l’urbanisation (CRTU) det des plans directeurs régionaux d’aménagement du paysage actuellement en vigueur sont représentés dans tout le canton. Il s’agit en particulier des thèmes régionaux suivants: pôles d’habitation et d’activités, périmètres de restructuration et de densification, secteurs prioritaires pour l’extension du milieu bâti (habitat et activités), zones de protection et de préservation du paysage.

de: Aus den rechtskräftigen Regionalen Gesamtverkehrs- und Siedlungskonzepten und den regionalen Landschaftsrichtplänen sind einzelne Inhalte kantonsweit abgebildet. Es handelt sich dabei um die regionalen Themen Wohn- und Arbeitsschwerpunkte, Umstrukturierungs- und Verdichtungsgebiete, Vorranggebiete Siedlungserweiterung Wohnen und Arbeiten, Regionale Landschaftsschutz- und -schongebiete.

fr: Thèmes régionaux relatifs à l'urbanisation et au paysage (faisant partie des CRTU)

de: Regionale Siedlungs- und Landschaftsthemen (Teile der RGSK)


ubersicht-leitungskataster

title_for_slug: ubersicht-leitungskataster

fr: La vue d'ensemble du cadastre des conduites donne des informations concernant la disponibilité digitale des fluides eaux usées, gaz, eau, chauffage à distance, électricité, communication et des autres fluides, ainsi que l'adresse de contact du service de gestion des données pour obtenir un extrait du cadastre de conduites.

de: Die Übersicht zum Leitungskataster gibt Informationen zum Stand der digitalen Verfügbarkeit der Lage der Medien Abwasser, Gas, Wasser, Fernwärme, Elektrizität, Kommunikation und den weiteren Medien sowie die Kontaktadresse der Datenverwaltungsstelle zum Bezug des Leitungskatasters.

fr: Office de l'information géographique du canton de Berne

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

fr: L'Office de la géoinformation est le centre de compétence pour l'information spatiale dans le canton de Berne. Les géodonnées cantonales peuvent être utilisées gratuitement, sous réserve des conditions d'utilisation. Le Géoportail du canton de Berne est le point d'entrée central pour les cartes interactives, les géodonnées et les géoservices de l'administration cantonale.

de: Das Amt für Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Bern. Die kantonalen Geodaten sind unter Einhaltung der Nutzungsbedingungen kostenlos nutzbar. Das Geoportal des Kantons Bern ist der zentrale Einstiegspunkt für interaktive Karten, Geodaten und Geodienste der kantonalen Verwaltung.

fr: Aperçu du cadastre des conduites

de: Übersicht Leitungskataster


nutzungsdichte-im-kanton-zurich

title_for_slug: nutzungsdichte-im-kanton-zurich

name: Amt für Raumentwicklung des Kantons Zürich, Raumplanung

de: gemeinden raumentwicklung

label: Raumbeobachtung

de: Einwohner und Beschäftigte pro Hektare ab 2012

media_type: text/csv

de: Durchschnittliche Anzahl Einwohner und Beschäftigte pro Hektare überbaute Wohn-, Misch- und Arbeitszonen im Kanton Zürich. 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

de: Durchschnittliche Anzahl Einwohner und Beschäftigte pro Hektare überbaute Wohn-, Misch- und Arbeitszonen im Kanton Zürich. 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: Mit der Nutzungsdichte wird aufgezeigt, wie viele Einwohner und Beschäftige pro Hektare Bauzone (Wohn-, Misch- und Arbeitszonen) durchschnittlich wohnen bzw. arbeiten. Es werden Daten auf Stufe Gemeinde, Planungsregion und für den Kanton Zürich als Ganzes bereitgestellt. Datenquellen sind die Einwohnerdaten des Statistischen Amts Kanton Zürich, Beschäftigtendaten des Bundesamts für Statistik (BFS) und die Nutzungszonen gemäss ÖREB-Kataster des Kantons Zürich.

gemeinden

display_name: gemeinden

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: Nutzungsdichte im Kanton Zürich


bauzonen-im-kanton-zurich

maintainer: Amt für Raumentwicklung des Kantons Zürich, Raumplanung

title_for_slug: bauzonen-im-kanton-zurich

de: bauzonen raumentwicklung

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

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.

mimetype: text/csv

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: 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.

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 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 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: Bauzonen gruppiert grob ab 1996 in ha

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.

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

de: Bauzonen im Kanton Zürich


geschossflachen-im-kanton-zurich

title_for_slug: geschossflachen-im-kanton-zurich

de: geschossflaeche raumentwicklung gemeinden raumplanungsregionen

label: Geschossflächen im Kanton Zürich

de: Geschossflächenbestand ab 2021 in 1'000m2

de: Der Geschossflächenbestand gibt an, wie viel Geschossfläche innerhalb der Bauzone bereits realisiert wurde. Es wird unterschieden 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. Ab 2021 wird das neue Berechnungsmodell angewendet. Für das Jahr 2020 wurde aus technischen Gründen keine Datenerhebung durchgeführt.

de: Geschossflächenbestand 2000 bis 2019 in 1'000m2

de: Der Geschossflächenbestand gibt an, wie viel Geschossfläche innerhalb der Bauzone bereits realisiert wurde. Es wird unterschieden in Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone. 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 identifizieren werden. Für die Generierung der Daten bis einschliesslich 2019 war das alte Berechnungsmodell im Einsatz.

de: Geschossflächenreserven 2000 bis 2019 in 1'000m2

de: Die Geschossflächenreserven zeigen das theoretische Potential an Geschossfläche auf, welches rechnerisch realisiert werden kann. Die Reserven werden in Wohnzonen, Mischzonen und Arbeitszonen unterteilt und zusätzlich in überbaute und nicht überbaute Bauzonen. 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. Für die Generierung der Daten bis einschliesslich 2019 war das alte Berechnungsmodell im Einsatz.

de: Ausbaugrad ab 2021 in %

de: Der Ausbaugrad gibt an, wie viel Prozent der zulässigen Geschossfläche innerhalb der überbauten Bauzone bereits bebaut wurde. Es wird zwischen Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone 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 identifizieren werden. Es können keine Totale aus den Werten gerechnet werden. Ab 2021 wird das neue Berechnungsmodell angewendet. Für das Jahr 2020 wurde aus technischen Gründen keine Datenerhebung durchgeführt.

de: Geschossflächenreserven ab 2021 in 1'000m2

de: Die Geschossflächenreserven zeigen das theoretische Potential an Geschossfläche auf, welches rechnerisch realisiert werden kann. Die Reserven werden in Wohnzonen, Mischzonen und Arbeitszonen unterteilt und zusätzlich in überbaute und nicht überbaute Bauzonen. 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. Ab 2021 wird das neue Berechnungsmodell angewendet. Für das Jahr 2020 wurde aus technischen Gründen keine Datenerhebung durchgeführt. Allfällige Ausnützungsboni aus den Bau- und Zonenordnungen für die Wohn-, Gewerbe- und Zentrumszonen sind in der Berechnung für das Jahr 2021 berücksichtigt, für die Jahre 2022 und folgende jedoch nicht mehr.

de: Der Ausbaugrad gibt an, wie viel Prozent der zulässigen Geschossfläche innerhalb der überbauten Bauzone bereits bebaut wurde. Es wird zwischen Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone 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. Es können keine Totale aus den Werten gerechnet werden. Ab 2021 wird das neue Berechnungsmodell angewendet. Für das Jahr 2020 wurde aus technischen Gründen keine Datenerhebung durchgeführt.

de: Ausbaugrad 2000 bis 2019 in %

de: Der Ausbaugrad gibt an, wie viel Prozent der zulässigen Geschossfläche innerhalb der überbauten Bauzone bereits bebaut wurde. Es wird zwischen Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone unterschieden. Mit der Spalte «GEO_LEVEL_LEVEL» können neben den Gemeinden und Städten (3) zusätzlich auch die Regionen (6) und der Kanton Zürich (1) als Ganzes identifiziert werden. Es können keine Totale aus den Werten gerechnet werden. Für die Generierung der Daten bis einschliesslich 2019 war das alte Berechnungsmodell im Einsatz.

de: Der Geschossflächenbestand gibt an, wie viel Geschossfläche innerhalb der Bauzone bereits realisiert wurde. Es wird unterschieden 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 den Kanton Zürich (1) als Ganzes identifizieren werden. Ab 2021 wird das neue Berechnungsmodell angewendet. Für das Jahr 2020 wurde aus technischen Gründen keine Datenerhebung durchgeführt.

de: Der Ausbaugrad gibt an, wie viel Prozent der zulässigen Geschossfläche innerhalb der überbauten Bauzone bereits bebaut wurde. Es wird zwischen Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone 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. Es können keine Totale aus den Werten gerechnet werden. Für die Generierung der Daten bis einschliesslich 2019 war das alte Berechnungsmodell im Einsatz.

de: Geschossflächenreserven, unterteilt in Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone sowie zusätzlich in überbaute und nicht überbaute Bauzone. 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. Für die Generierung der Daten bis einschliesslich 2019 war das alte Berechnungsmodell im Einsatz.

de: Geschossflächenreserven, unterteilt in Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone sowie zusätzlich in überbaute und nicht überbaute Bauzone. 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. Ab 2021 wird das neue Berechnungsmodell angewendet. Für das Jahr 2020 wurde aus technischen Gründen keine Datenerhebung durchgeführt. Allfällige Ausnützungsboni aus den Bau- und Zonenordnungen für die Wohn-, Gewerbe- und Zentrumszonen sind in der Berechnung für das Jahr 2021 berücksichtigt, für die Jahre 2022 und folgende jedoch nicht mehr.

de: Der Geschossflächenbestand gibt an, wie viel Geschossfläche innerhalb der Bauzone bereits realisiert wurde. Es wird unterschieden in Wohnzone, Mischzone und Arbeitszone sowie in Wohnen, Dienstleistung, Industrie, Landwirtschaft und Uebriges. 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. Für die Generierung der Daten bis einschliesslich 2019 war das alte Berechnungsmodell im Einsatz.

de: Übersicht über den Stand der Geschossflächen im Kanton Zürich. Die Geschossflächendefinition lehnt sich an die Definition der Geschossfläche GF gemäss SIA und der anrechenbaren Geschossfläche gemäss Planungs- und Baugesetz (PBG) an. Es werden Daten auf Stufe Gemeinde, Planungsregion und für den Kanton Zürich als Ganzes bereitgestellt. Die Erhebung der Geschossflächen leitet sich indirekt aus gesetzlichen Vorgaben von Bund und Kanton ab. Der Zweck der Erhebung der Geschossflächenreserven ist, aufzuzeigen, welches Verdichtungspotential rechnerisch in Form von Geschossflächen in der Bauzone theoretisch vorhanden ist. Demgegenüber soll mit dem Geschossflächenbestand quantifiziert werden, wie viel Geschossfläche innerhalb der Bauzone bereits realisiert wurde. Ab 2021 wird ein neues Berechnungsmodell angewendet, daher sind die Werte mit den Vorjahren nur schwer vergleichbar. Für 2020 wurden aus technischen Gründen keine Daten erhoben. Datenquellen sind die Nutzungszonen gemäss ÖREB-Kataster des Kantons Zürich, das Gebäude- und Wohnregister (GWR) des Bundesamts für Statistik (BFS), Daten der Gebäudeversicherung des Kantons Zürich (GVZ), der Solarkataster (SOLKAT) des Bundesamts für Energie (BFE), der Überbauungs -und Erschliessungsstand (UbEs) des Amtes für Raumentwicklung des Kantons Zürich und Laserscanning-Punktwolken (LiDAR).

geschossflaeche

display_name: geschossflaeche

raumplanungsregionen

display_name: raumplanungsregionen

name: Amt für Raumentwicklung des Kantons Zürich

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.

de: Geschossflächen im Kanton Zürich


maintainer: Volksschulamt des Kantons Zürich

de: schulgemeinden schulen volksschule sekundarschule primarschule bildung

label: Informationen für die Volksschule: Kontaktpersonen für die Gemeinden (Karte)

de: Tabelle der Kontaktpersonen des Volksschulamts des Kantons Zürich nach Schulgemeinde und Themen

de: Variabeln: 'Code_P' = Primarstufe, 'Name_P' = Name der Primarschulgemeinde, 'Personal_P' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Personal', 'Lohn_P' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Lohn', 'Beratung_P' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Beratung', 'Sonderpädagogik_P' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Sonderpädagogik', 'Code_O' = Oberstufe, 'Name_O' = Name der Oberstufenschulgemeinde, 'Personal_O' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Personal', 'Lohn_O' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Lohn', 'Beratung_O' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Beratung', 'Sonderpädagogik_O' = Name der Kontaktperson für das Thema 'Sonderpädagogik'

de: Für Schulbehörden, Schulleitungen, Schulverwaltungen und Lehrpersonen zusammengestellte Kontaktpersonen des Volksschulamts zu Primar- und Sekundarschulen und den Themen 'Personal', 'Lohn', 'Beratung' und 'Sonderpädagogik'.

bildung

display_name: bildung

primarschule

display_name: primarschule

schulen

display_name: schulen

schulgemeinden

display_name: schulgemeinden

sekundarschule

display_name: sekundarschule

volksschule

display_name: volksschule

volksschulamt-kanton-zuerich

de: Volksschulamt Kanton Zürich

de: Das Volksschulamt ist zuständig für schulorganisatorische Aufgaben und die Verwaltung des Lehrpersonals. Die Abteilungen unterstützen die Schulen in der Personaladministration, in Fragen zu Unterricht, Lehrplan und Lehrmitteln. Sie übernehmen Koordinations-, Aufsichts- und Beratungsaufgaben für den Sonderschulbereich. Sie beraten Behörden, Schulleitungen und Schulverwaltungen.

value: ZH-Kt Volksschulamt - DCAT Harvester


maintainer: Tiefbauamt des Kantons Zürich, Verkehr-Online

de: kantonsstrassen mobilitaet kantonzuerich strassenverkehrszaehlung verkehr strassenverkehr

label: MIV API Dokumentation (Swagger)

label: MIV API Quick Start und Datenverarbeitung

de: Echtzeit Verkehrszähldaten MIV im Kanton Zürich

media_type: application/json

de: Der Datensatz umfasst Einzelfahrzeugdaten in Echtzeit sowie Echtzeitdaten in aggregierten Formaten. Zur Dokumentation der API gibt es die Swagger-Benutzeroberfläche und den API Quick Start Guide.

format: JSON

mimetype: application/json

media_type: application/pdf

de: Quick Start Guide zur API und Hinweise zur Arbeit mit den Daten.

format: PDF

mimetype: application/pdf

de: An rund 250 Messstellen wird der Motorfahrzeugverkehr entlang Staatsstrassen des Kanton Zürichs erfasst. Die Verkehrsmessstellen erfassen verschiedene Fahrzeugklassen und Geschwindigkeiten nach Fahrtrichtung, Spur und pro Zeitintervall gegliedert. Der Datensatz umfasst Einzelfahrzeugdaten in Echtzeit sowie Echtzeitdaten in einem aggregierten Format. Zur Dokumentation der API gibt es die Swagger-Benutzeroberfläche und den API Quick Start Guide.

kantonsstrassen

display_name: kantonsstrassen

kantonzuerich

display_name: kantonzuerich

mobilitaet

display_name: mobilitaet

strassenverkehr

display_name: strassenverkehr

strassenverkehrszaehlung

display_name: strassenverkehrszaehlung

verkehr

display_name: verkehr

tiefbauamt-kanton-zuerich

de: Tiefbauamt Kanton Zürich

de: Das Tiefbauamt plant, projektiert, realisiert und unterhält die Zürcher Staatsstrassen. Zudem betreibt es im Auftrag des Bundesamts für Strassen ASTRA die Nationalstrassen in der Gebietseinheit VII. Um den Verkehrsfluss und die Sicherheit zu optimieren, stellt es Steuerungs- und Regelungssysteme zur Verfügung. Weiter ist es für den Vollzug und die Überwachung der Umweltschutzgesetzgebung im Bereich Lärm zuständig.

value: ZH-Kt Tiefbauamt – DCAT Harvester

de: Verkehrszähldaten motorisierter Individualverkehr MIV im Kanton Zürich


de: Datenwürfel auf Englisch

en: Data cube in English

media_type: text/html

de: Datenstruktur auf Englisch

en: Data structure in English

de: Datenstruktur auf Deutsch

en: Data structure in German

de: Datenwürfel auf Deutsch

en: Data cube in German

de: Erwerbstätige Bevölkerung nach Stichtag, Erwerbsstatus, Heimat, Geschlecht und Wohngemeinde

en: Population in gainful employment by Reference date, Status in employment, Citizenship, Sex and Municipality of residence

employment-structure

display_name: employment-structure

erwerbsstruktur-berufe

display_name: erwerbsstruktur-berufe

econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

amt-fuer-statistik-fl

de: Amt für Statistik

en: Office of Statistics

en: The Office of Statistics is Liechtenstein's statistical information center. It provides the national and municipal authorities as well as the public with relevant, reliable and coherent statistical information on society, economy and environment in Liechtenstein.

de: Das Amt für Statistik ist das statistische Informationszentrum Liechtensteins. Es liefert den Landes- und Gemeindebehörden sowie der Öffentlichkeit relevante, zuverlässige und kohärente statistische Informationen zu Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in Liechtenstein.

political_level: other

value: DCAT Harvester Amt für Statistik FL

de: Erwerbstätige Bevölkerung nach Erwerbsstatus, Heimat, Geschlecht und Wohngemeinde

en: Population in gainful employment by status in employment, citizenship, sex and municipality of residence


de: Personenwagenbestand nach Stichtag, Treibstoffart, Gesamtgewichtsklasse und Leistungsklasse

fahrzeugbestand

display_name: fahrzeugbestand

licensed-vehicles

display_name: licensed-vehicles

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

de: Personenwagenbestand nach Treibstoffart, Gesamtgewichtsklasse und Leistungsklasse


de: Personenwagenbestand nach Stichtag, Marke und Modell und Treibstoff (detailliert)

de: Personenwagenbestand nach Marke, Modell und Treibstoff (detailliert)


de: Berufsunfallversicherung: Verteilung der Lohnsumme, Unfälle und Leistungen in % nach Jahr, Geschlecht (Anteil in %), Versicherungszweig (Anteil in %) und Kennwerte der Risikodaten (Anteil in %)

accident-insurers

display_name: accident-insurers

unfallversicherer

display_name: unfallversicherer

heal

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Salute

de: Berufsunfallversicherung: Verteilung der Lohnsumme, Unfälle und Leistungen in Prozent nach Versicherungszweig und Geschlecht seit 2005


de: Betriebe mit Nutztieren und Nutztierbestand nach Jahr, Kennzahl, Tierkategorie und Grössenklasse | Zone | Region

landwirtschaft

display_name: landwirtschaft

agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

de: Betriebe mit Nutztieren und Nutztierbestand nach Tierkategorie, Grössenklasse, Zone und Region seit 2005


de: Datenstruktur auf Deutsch

de: Datenwürfel auf Deutsch

de: Nutztierbestand nach Jahr, Tierkategorie und Grössenklasse | Zone | Region

de: Nutztierbestand nach Tierkategorie (detailliert), Grössenklasse, Zone und Region seit 2005


de: Ständige Bevölkerung ab 15 Jahren nach Stichtag, Sozioprofessionelle Kategorie, Heimat, Geschlecht und Wohngemeinde

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

amt-fuer-statistik-fl

de: Amt für Statistik

de: Das Amt für Statistik ist das statistische Informationszentrum Liechtensteins. Es liefert den Landes- und Gemeindebehörden sowie der Öffentlichkeit relevante, zuverlässige und kohärente statistische Informationen zu Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in Liechtenstein.

de: Ständige Bevölkerung ab 15 Jahren nach sozioprofessioneller Kategorie, Heimat, Geschlecht und Wohngemeinde


de: Rindviehhalter und Rindviehbestand nach Jahr, Kennzahl, Tierkategorie und Zone | Region | Gemeinde

de: Rindviehhalter und Rindviehbestand nach Tierkategorie (detailliert), Zone, Region und Gemeinde seit 2010


de: Datenstruktur auf Englisch

de: Datenwürfel auf Englisch

de: Einzelbasis - Bilanz (Aktiven) nach Jahr, Aktiven und Domizil

en: Individual basis - Balance sheet (assets) by Year, Assets and Domicile

banken

display_name: banken

banking-institutions

display_name: banking-institutions

de: Einzelbasis - Bilanz (Aktiven) nach Domizil seit 2017

en: Individual basis - Balance sheet (assets) by domicile since 2017


de: 463.004 Versicherungsleistungen bei Jahr, Versicherungszweig und Kostenart

heal

de: Gesundheit

de: 463.004 Versicherungsleistungen nach Versicherungszweig und Kostenart seit 2005


de: Datenstruktur auf Deutsch

de: Datenwürfel auf Deutsch

de: Personenwagenbestand nach Stichtag, Hubraumklasse und Gemeinde

tran

de: Verkehr

de: Personenwagenbestand nach Hubraumklasse und Gemeinde seit 2013


de: Nutzfläche nach Jahr, Flächenkategorie und Grössenklasse | Zone | Region | Gemeinde

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

amt-fuer-statistik-fl

de: Amt für Statistik

de: Nutzfläche nach Flächenkategorie, Grössenklasse, Zone, Region und Gemeinde seit 2005


de: Datenstruktur auf Englisch

de: Erleichterte Einbürgerung infolge Eheschliessung nach Jahr, Heimatgemeinde und Geschlecht nach Jahr, Heimatgemeinde und Geschlecht

en: Facilitated naturalisation due to marriage by Year, Home municipality and Sex by Year, Home municipality and Sex

einburgerungen

display_name: einburgerungen

naturalisations

display_name: naturalisations

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

intr

fr: Questions internationales

de: Internationale Themen

en: International issues

it: Tematiche internazionali

de: Das Amt für Statistik ist das statistische Informationszentrum Liechtensteins. Es liefert den Landes- und Gemeindebehörden sowie der Öffentlichkeit relevante, zuverlässige und kohärente statistische Informationen zu Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in Liechtenstein.

de: Erleichterte Einbürgerung infolge Eheschliessung nach Heimatgemeinde und Geschlecht seit 1987

en: Facilitated naturalisation due to marriage by home municipality and sex since 1987


de: Datenwürfel auf Englisch

en: Data cube in English

de: Konsolidiert - Konsolidierte verwaltete Vermögen und Neugeldzufluss nach Jahr und Verwaltete Vermögen / Neugeldzufluss

en: Consolidated - Consolidated assets under management and new money inflow by Year and Assets under management / new money inflow

de: Konsolidiert - Konsolidierte verwaltete Vermögen und Neugeldzufluss seit 2017

en: Consolidated - Consolidated assets under management and new money inflow since 2017


de: Datenwürfel auf Deutsch

en: Data cube in German

de: Datenstruktur auf Deutsch

en: Data structure in German

de: 463.006 Unfallversicherer bei Jahr, Kennzahl, Einheit und Versicherungszweig

heal

de: Gesundheit

de: 463.006 Unfallversicherer nach Kennzahl, Einheit und Versicherungszweig seit 2005


en: Data structure in English

de: Migration bei Jahr, Richtung, Geburtsland, Geschlecht und Altersklasse

en: Migration by Year, Direction, Country of birth, Sex and Age group by Year, Direction, Country of birth, Sex and Age group

migration-binnenwanderung

display_name: migration-binnenwanderung

migration-internal-migration

display_name: migration-internal-migration

de: Migration nach Richtung, Geburtsland, Geschlecht und Altersklasse seit 2011

en: Migration by direction, country of birth, sex and age group since 2011


de: Produktionskonto zu laufenden Preisen seit 2013 bei Jahr, Transaktion und Institutioneller Sektor

en: Production account at current prices since 2013 by Year, Transaction and Institutional sector

national-accounts

display_name: national-accounts

volkswirtschaftliche-gesamtrechnungen

display_name: volkswirtschaftliche-gesamtrechnungen

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

amt-fuer-statistik-fl

de: Amt für Statistik

en: Office of Statistics

en: The Office of Statistics is Liechtenstein's statistical information center. It provides the national and municipal authorities as well as the public with relevant, reliable and coherent statistical information on society, economy and environment in Liechtenstein.

de: Produktionskonto zu laufenden Preisen seit 2013 nach Sektor

en: Production account at current prices seit 2013 by institutional sector


de: Nutztierhalter und Nutztierbestand nach Jahr, Kennzahl, Tierkategorie und Zone | Region

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

de: Nutztierhalter und Nutztierbestände nach Tierkategorie, Zone und Region seit 2005


de: Datenstruktur auf Englisch

de: Datenwürfel auf Englisch

de: Ergebnisse der Vorsteherwahlen nach Jahr, Partei und Gemeinde

en: Results of mayorial elections by Year, Political party and Municpality

elections-referendums

display_name: elections-referendums

wahlen-abstimmungen

display_name: wahlen-abstimmungen

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

amt-fuer-statistik-fl

de: Das Amt für Statistik ist das statistische Informationszentrum Liechtensteins. Es liefert den Landes- und Gemeindebehörden sowie der Öffentlichkeit relevante, zuverlässige und kohärente statistische Informationen zu Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in Liechtenstein.

de: Ergebnisse der Vorsteherwahlen nach Gemeinde und Partei seit 1975

en: Results of mayoral elections by municipality and political party since 1975


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Field station data (OTF)

en: Data file.

en: Data plot of the field station (OTF)

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

en: Site photo of the forest station (OTB)

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

format: SERVICE

mimetype: image/jpeg

en: Site photo of the field station (OTF)

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

en: Forest station data (OTB)

en: Data plot of the forest station (OTB)

en: Site aerial photo (Othmarsingen)

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

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Othmarsingen in Switzerland where one station is located within a natural deciduous forest stand (OTB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 120-140 yrs) and lime trees (_Tilia sp._; 120-140 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, OTF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Othmarsingen 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

wind-speed

display_name: wind-speed

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

fr: EnviDat est le portail de données du WSL; il offre un accès uniformisé et réglementé aux données de surveillance et de recherche en matière d’environnement. Ce portail est capable d’héberger et de publier des ensembles de données précieuses et uniques, qui sont partagées aux quatre coins de la planète. Ce faisant, EnviDat favorise la recherche et contribue à l’avancement des sciences environnementales.

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

de: EnviDat ist das Datenportal der WSL für einen einheitlichen und verwalteten Zugang zu Umweltdaten aus Monitoring- und Forschungsprojekten. Auf dem Portal können Datensätze gehostet und veröffentlicht werden. Durch die weltweite Bereitstellung einzigartiger und wertvoller Datensätze leistet EnviDat einen Beitrag zur Forschung im Bereich der Umweltwissenschaften.

it: EnviDat è il portale dati del WSL che fornisce un accesso unificato e gestito ai dati di monitoraggio ambientale e di ricerca. Il portale ha la capacità di ospitare e pubblicare serie di dati preziosi e unici che vengono condivisi in tutto il mondo. Così facendo, EnviDat promuove la ricerca e contribuisce al progresso della scienza ambientale.

value: Envidat Harvester

en: Othmarsingen, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1996 onwards


maintainer: Marcus Schaub

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

en: Long-term Irrigation	Experiment Pfynwald homepage

mimetype: text/html

en: Site photo 2

en: Dataset

en: Site photo 3

en: Shapefile	of measurement location

en: Swiss Forest Health Inventory

en: Site photo 1

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

crown-condition

display_name: crown-condition

dbh

display_name: dbh

diameter-at-breast-height

display_name: diameter-at-breast-height

drought

display_name: drought

forest

display_name: forest

irrigation

display_name: irrigation

lwf

display_name: lwf

scots-pine

display_name: scots-pine

tree

display_name: tree

tree-species

display_name: tree-species

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


weissfluhjoch-dataset-for-esm-snowmip

maintainer: Nander Wever

title_for_slug: weissfluhjoch-dataset-for-esm-snowmip

en: weissfluhjoch snow-models snow esm-snowmip snow-depth

en: Dataset Weissfluhjoch for ESM-SnowMIP

en: ini file

en: This ini file is required by data-converter from MeteoIO version 1887 (http://models.slf.ch/p/meteoio/)

en: Conversion script

en:
Use this script to convert WFJ_optimaldataset_v6.smet to wfj.smet, the file that is used for the ESM-SnowMIP project. It also requires the file: WFJ_AirPressure_Data.zip

Use: bash create_wfj_dataset.sh > input/wfj.smet

mimetype: text/x-sh

media_type: application/zip

mimetype: application/zip

en: This Weissfluhjoch dataset is a processed version of the Weissfluhjoch dataset version 6 from https://doi.org/10.16904/6. This dataset was specially created for the ESM-SnowMIP project. Here it is documented how this dataset has been created.

esm-snowmip

display_name: esm-snowmip

snow

display_name: snow

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-models

display_name: snow-models

weissfluhjoch

display_name: weissfluhjoch

en: Weissfluhjoch dataset for ESM-SnowMIP


maintainer: Marco Moretti

en: urban-biodiversity sustainability pollination remote-sensing honeybees urbanization

en: Dataset 2

en: Dataset 2: Processed data for modelling balance urban greenspace

en: Not used:

en: Not used for the analyses and not link to the paper.

en: Dataset 3

en: Dataset on the the number of beehives and apiaries on the years 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 in several Swiss cities.

en: Dataset 1

en: Dataset 1: Processed data for urban beekeeping 2012 & 2018

en: Data on: (1) (Dataset 1) spatial distribution of urban beekeeping (number of hives and number of beekeeping locations) in 14 Swiss cities (Geneva, Lausanne, Biel, Neuchatel, Basel, Zurich, Chur, Luzern, St. Gallen, Winterthur, Bern, Lugano, Bellinzona, Thun) for the period 2012-2018; (2) (Dataset 2) aggregated data to model the sustainability of urban beekeeping.

honeybees

display_name: honeybees

pollination

display_name: pollination

remote-sensing

display_name: remote-sensing

sustainability

display_name: sustainability

urban-biodiversity

display_name: urban-biodiversity

urbanization

display_name: urbanization

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: Challenging the sustainability of urban beekeeping: evidence from Swiss cities


maintainer: Lyu

en: species-distribution-model species-range-map species-occurrence pinales fagales species-richness

en: Species range maps of species in Fagales and Pinales (with enough occurrences)

en: species_map.zip includes species 1690 range maps generated based on the integrated method described in Lyu et al., (2022). File names with (polygon) indicate that this map is only generated by polygon mapping, as there are not enough occurrences for SDMs.

en: Occurrence maps for species of Fagales and Pinales with few records

en: Point_buffer.zip includes 267 occurrence maps of species that do not have enough occurrence data for polygon mapping.

en:
This database contains 1957 distribution maps of species from Fagales and Pinales constructed based on a method integrating polygon mapping and SDMs (Lyu et al., 2022).
To construct the maps, we first collected occurrence data from 48 different sources. According to the number of occurrences after data cleaning, three kinds of maps are constructed: (1) For species with more than 20 occurrences, we performed SDM and polygon mapping described in Lyu et al. (2022) and select the integration of the two layers as the distribution range; (2) For species with more than 4 but less than 20 occurrences, we only use polygon mapping to draw the distribution range; (3) For species with less than 4 occurrences, a 20-km buffer was generated around the occurrences as the distribution range. The maps were manually checked and evaluated (see Note S3 and Table S9 in Lyu et al., 2022 for details).

fagales

display_name: fagales

pinales

display_name: pinales

species-distribution-model

display_name: species-distribution-model

species-occurrence

display_name: species-occurrence

species-range-map

display_name: species-range-map

species-richness

display_name: species-richness

en: Species distribution maps of Fagales and Pinales (GDPlants)


maintainer: EnviDat Support

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

en: swe2hs calibration and validation data

en:
 Contents of this archive

 README.md

 A readme file containing a description of the other files.

 automatic_stations_validation_data.csv

 Daily data from the automatic weather stations used for validation.

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

 Columns:

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

 coordinates_swe2hs_paper_stations.csv

 Coordinates of all measurement sites used in the SWE2HS paper.

 Columns:

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

 manual_station_calibration_data.csv

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

 Columns:

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

 manual_stations_validation_data.csv

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

 Columns:

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

 manual_stations_used_deltasnow_parameters.csv

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

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

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

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

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

 Columns:

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

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

model-calibration-data

display_name: model-calibration-data

model-validation-data

display_name: model-validation-data

snow-density

display_name: snow-density

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

en: SWE2HS model calibration and validation data


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

en: Site aerial photo (Chironico)

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

en: Data plot of the field station (CIF)

en: Data file.

en: Data plot of the forest station (CIB)

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

en: Forest station data (CIB)

en: Site photo of the field station (CIF)

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

en: Site photo of the forest station (CIB)

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 Chironico in Switzerland where one station is located within a natural coniferous forest stand (CIB) with Norway spruce (_Picea abies_; 160-180 yrs) and European silver fir (_Abies alba_; 140-160 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, CIF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Chironico 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

wind-speed

display_name: wind-speed

en: Chironico, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 2000 onwards


en: snow-avalanche snow-mechanics sintering fiber-bundle-model acoustic-emissions snow-failure viscous-deformation snow

en: fiber-bundle-model-for-snow-failure

en: Data underlying Figures in publication "Modelling Snow Failure Behavior and Concurrent Acoustic Emissions Signatures with a Fiber Bundle Model" submitted to "Geophysical Research Letters"

en:
This dataset contains modeled and experimental results for laboratory snow failure experiments and the concurrent acoustic emissions signatures for different loading rates. For modelling the snow failure we used a fiber bundle model that includes sintering and viscous deformation.

The data underlay the figures in the publication "Modelling Snow Failure Behavior and Concurrent Acoustic Emissions Signatures with a Fiber Bundle Model" submitted for publication to "Geophysical Research Letters".

acoustic-emissions

display_name: acoustic-emissions

fiber-bundle-model

display_name: fiber-bundle-model

sintering

display_name: sintering

snow

display_name: snow

snow-avalanche

display_name: snow-avalanche

snow-failure

display_name: snow-failure

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

viscous-deformation

display_name: viscous-deformation

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: Fiber Bundle Model for snow failure and concurrent Acoustic Emissions


en: irrigation pinus-sylvestris drought ert drone-data

en: This zip file contains all raw and processed data for the electrical resistivity and drone campaigns that took place in Pfynwald, 2022

en: This .csv file contains the soil water potential data for all treatments (irrigation, irrigation-stop and control) and for the whole year of 2022. The data is given as a mean value and with an upper and lower uncertainty bound, given from the manufacturer. The depth of the sensor is given in cm, and the measured values are in units of kPa.

en:
This collection of datasets consists of various measurements taken during the year 2022 in Pfynwald. It combines 2 electrical resistivity transects which were monitored in May and July, before and after the irrigation season. The transects transverse all treatments (irrigation, control, irrigation stop). Each transect was repeated twice during the day for a period of 3 days to a week.
In addition there are raw and post-processed drone images (and resulting PRI maps), which were used to compare the below ground responses (from resistivity) to the above ground (crown) stress.
Here, the raw data is stored and a link to a git project is provided where python code is stored to reproduce all the results the published manuscript: "Does optimality partitioning theory fail for belowground traits? Insights from geophysical imaging of a drought-release experiment in a dry Scots Pine forest", New Phytologist, Shakas et al., 2024. The in-depth explanations from each processing step are found in the code (git project).

drone-data

display_name: drone-data

drought

display_name: drought

ert

display_name: ert

irrigation

display_name: irrigation

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

en: Pfynwald Geoelectric Experiment 2022


maintainer: Stephan Zimmermann

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

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


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

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 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 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 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: 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: 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


tree-species-map-of-switzerland

title_for_slug: tree-species-map-of-switzerland

en: tree-species switzerland map forest remote-sensing

media_type: image/png

en: Image of the tree species map

format: PNG

en:
Dominant tree species map of Switzerland
We created a tree species map of Switzerland for the dominant tree species in the forested areas. The spatial resolution of the map is 10 m and the coordinate system is ETRS89-extended / LAEA Europe (EPSG 3035). The map comprises Sentinel-2 index time series from the year 2020, a digital elevation model and species reference data from the Swiss National Forest Inventory. The map is available as raster (.tif) or vector dataset (.gpkg).
**Access will be granted upon request.**
In total, the following 15 species were mapped:
*Abies alba*, *Acer pseudoplatanus*, *Alnus glutinosa*, *Alnus incana*, *Betula pendula*, *Castanea sativa*, *Fagus sylvatica*, *Fraxinus excelsior*, *Picea abies*, *Pinus cembra*, *Pinus mugo arborea*, *Pinus sylvestris*, *Quercus petraea*, *Quercus robur*, *Sorbus aucuparia*.

 Approach

 Data
- Swiss National Forest Inventory Data (stand species with > 60 % dominance in upper canopy; on at least more than 9 plots dominant)
- Sentinel-2 time series (2020, Indices: CCI, CIRE, NDMI, EVI, NDVI)
- Digital elevation model (DEM) (swissalti3d, 5 m)
- Biogeographical regions (Federal Office for the Environment FOEN)
- Forest mask 2017 (Approach: Waser et al., 2015)

 Modeling approach
We identified the most meaningful variables that led to separation of the respective groups by using random forest models with a forward feature selection (Meyer et al., 2018; Ververidis & Kotropoulos, 2005). In this approach, the final random forest model is solely built from the selected meaningful variables. By identifying meaningful variables, we can determine which variables might influence the grouping. Further, to avoid overfitting and overly optimistic results, we applied 10-fold spatial cross-validation and put all pixels from a plot in the same spatial fold.
The modeling was realized using the CAST package in R (Meyer et al., 2022), based on the well-known caret package (Kuhn, 2022). We used the ranger package in R (Wright & Ziegler, 2017) to implement the random forest models, due to its short computation time.

 Training data for modeling
- 295 Sentinel-2, DEM & Biogeographical variables
- 10525 tree species pixels

 Selected variables for final model
1. EVI of 2020.05.16
2. NDMI of 2020.03.12
3. CIRE of 2020.04.16
4. NDMI of 2020.07.05
5. CCI of 2020.05.11
6. dem
7. CCI of 2020.08.14
8. NDMI of 2020.08.24
9. CCI of 2020.12.22
10. NDMI of 2020.04.21
11. NDMI of 2020.11.17
12. NDMI of 2020.08.09
13. CIRE of 2020.03.22
14. CIRE of 2020.08.09
14. CCI of 2020.11.02
15. CIRE of 2020.06.10

 Overall Accuracy of final model
- 0.759

 Nationwide prediction
- Predicted throughout forest mask 2017 (Approach: Waser et al., 2015)
- Not applied on incomplete Sentinel-2 time series (own category in final map: incomplete_ts)
- Applied the Area of Applicability (Meyer 2022) to sort out pixels outside of the feature space; basically where the model had not the same values for pixels as in the available training data

 *Be aware that the map is only validated with the training data itself, an independent validation with other data sources remains missing*

 References
- Kuhn, M. (2022). Classification and Regression Training. 6.0-93.
- Meyer, H., Reudenbach, C., Hengl, T., Katurji, M., & Nauss, T. (2018). *Improving performance of spatio-temporal machine learning models using forward feature selection and target-oriented validation*. Environmental Modelling and Software, 101, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.12.001
- Meyer, H., Milà, C., & Ludwig, M. (2022). *CAST: 'caret' Applications for Spatial-Temporal Models*. 0.7.0.
- Ververidis, D., & Kotropoulos, C. (2005). *Sequential forward feature selection with low computational cost*. 2005 13th European Signal Processing Conference.
- Waser, L., Fischer, C.,Wang, Z., & Ginzler, C. (2015). *Wall-to-Wall Forest Mapping Based on Digital Surface Models from Image-Based Point Clouds and a NFI Forest Definition*. Forests, 6, 12, 4510–4528.
- Wright, M. N., & Ziegler, A. (2017). *ranger: A Fast Implementation of Random Forests for High Dimensional Data in C++ and R*. Journal of Statistical Software, 77(1), 1-17. https://doi.org/doi:10.18637/jss.v077.i01

forest

display_name: forest

map

display_name: map

remote-sensing

display_name: remote-sensing

switzerland

display_name: switzerland

tree-species

display_name: tree-species

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: Tree species map of Switzerland


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

en: Site photo of the forest station (BTB)

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

en: Site photo of the field station (BTF)

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

en: Site aerial photo (Bettlachstock)

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

en: Data plot of the forest station (BTB)

en: Data file.

en: Data plot of the field station (BTF)

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

en: Field station data (BTF)

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 Bettlachstock in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (BTB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 170-190 yrs), European silver fir (_Abies alba_; 190 yrs) and Norway spruce (_Picea abies_; 200 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, BTF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Bettlachstock 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: Bettlachstock, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


en: extreme-events protection-forest protective-effect compound-events bark-beetles drought forest-fire natural-hazards

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

en: Factsheet summarising the methods used in this project (in German).

en: Description of the study site, extreme event (trigger event) and informations about the survey.

en: Case study website

en: Page of the case study on the project website. It includes figures fo all questions of the survey and additional synthesis graphs.

en: Factsheet summarising the key results of the study (in Italian).

en: Conclusions and recommendations of the project (in German).

en: Factsheet summarising the key results of the study (in German).

en: Factsheet summarising the key results of the study (in French).

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

bark-beetles

display_name: bark-beetles

compound-events

display_name: compound-events

drought

display_name: drought

extreme-events

display_name: extreme-events

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display_name: forest-fire

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display_name: natural-hazards

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display_name: protection-forest

protective-effect

display_name: protective-effect

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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


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

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

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

biomass-dynamics

display_name: biomass-dynamics

climate-change

display_name: climate-change

plant-community

display_name: plant-community

plant-traits

display_name: plant-traits

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display_name: soil-nutrients

treeline-ecosystems

display_name: treeline-ecosystems

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.


maintainer: EnviDat

en: meteorological-data-format metadata-convention research-data-management nead csv

en: NEAD syntax v0.1 (EBNF)

media_type: text/plain

format: TXT

mimetype: text/plain

en: NEAD on GitHub

en: PyNEAD (future reference implementation)

en: MeteoIO (future reference implementation)

en:
Acknowledgement: The NEAD format includes NetCDF metadata and is proudly inspired by both SMET and NetCDF formats. NEAD is designed as a long-term data preservation and exchange format.

The NEAD specifications were presented at the "WMO Data Conference 2020 - Earth System Data Exchange in the 21st Century" (Virtual Conference).

-----------------------

Summary:
The Non-Binary Environmental Data Archive (NEAD) format is being developed as a generic and intuitive format that combines the self-documenting features of NetCDF with human readable and writeable features of CSV. It is designed for exchange and preservation of time series data in environmental data repositories.

License: The NEAD specifications are released to the public domain under a Creative Commons CC0 "No Rights Reserved" international license. You can reuse the information contained herein in any way you want, for any purposes and without restrictions.

csv

display_name: csv

metadata-convention

display_name: metadata-convention

meteorological-data-format

display_name: meteorological-data-format

nead

display_name: nead

research-data-management

display_name: research-data-management

en: Non-Binary Environmental Archive Data (NEAD) format


high-resolution-climate-data-for-europe

title_for_slug: high-resolution-climate-data-for-europe

en: cordex air-temperature europe eur11 maximum-temperature daily-climate minimum-temperature precipitation

en: CHELSA EUR11 Technical Documentation

en: As the CHELSA project is continuously expanded, certain new parameters, time scales etc. are not included anymore in the original publication (Karger et al. 2017). We are therefore provide this document as a guideline of the current climatic parameters available and will expand it as new parameters or time periods will become available. Please refer to the version history for changes made in the document.

en: Data Access

en:
High-resolution information on climatic conditions is essential to many applications in environmental and ecological sciences. Here we present downscaled climate data for the CORDEX EUR11 domain at a high resolution of 30 arc sec. The temperature algorithm is based on statistical downscaling of atmospheric temperature lapse rates. The precipitation algorithm incorporates orographic predictors including wind fields, valley exposition, and boundary layer height. The resulting data consist of a daily temperature and precipitation timeseries.

The data is distributed under a: Creative Commons: Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license.

air-temperature

display_name: air-temperature

cordex

display_name: cordex

daily-climate

display_name: daily-climate

europe

display_name: europe

maximum-temperature

display_name: maximum-temperature

minimum-temperature

display_name: minimum-temperature

precipitation

display_name: precipitation

en: High resolution climate data for Europe


en: bioclimatic-variables treemig climate-change species-migration forest r-package spatial-modelling forest-management forest-dynamics example-applications land-use

en:
1) Simulation environment TMEnvironmentExampleApplications for the simulation of the case study applications. It contains a) simulation settings (folder C), b) species parameters (folder P), c) folders S, R and P for the state files and results and plots to be produced, and the binaries of the TreeMig model.
2) Input data for Switzerland in TMInputData (Climate, soil, land cover, DEM)
3) Several R scripts (folder Scripts) to run and plot the simulations directly from R without having to use the graphical user interface.
For learning how to use TreeMig we recommend the starter kit https://www.doi.org/10.16904/envidat.533.

en: A condensed instruction for running the presented simulations.

en: R-script to install the TreeMig framework and start the graphical user interface

en: Where the environmental and land use input data come from and how they were processed

en:
The [TreeMig framework](https://treemig.wsl.ch/en/) allows for an easy application of the forest landscape model TreeMig for simulating forest dynamics in space under changing environmental and land use conditions.
Here, case study examples in Switzerland are given that simulate the dynamics and spatial spread of competing tree species in a region in Switzerland, the invasion of a hypothetical invasive tree species, and the control of this species via a management model coupled to TreeMig. The datasets consist of the installation- and GUI starting-script, example environmental input data for Switzerland, the simulation environment, and further R-scripts for running the simulations and plotting the simulation results directly from R and for coupling TreeMig to the forest management model.

bioclimatic-variables

display_name: bioclimatic-variables

climate-change

display_name: climate-change

example-applications

display_name: example-applications

forest

display_name: forest

forest-dynamics

display_name: forest-dynamics

forest-management

display_name: forest-management

land-use

display_name: land-use

r-package

display_name: r-package

spatial-modelling

display_name: spatial-modelling

species-migration

display_name: species-migration

treemig

display_name: treemig

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Case study applications demonstrating the use and potential of the TreeMig framework v1


soil-respiration-exclosure-experiment

title_for_slug: soil-respiration-exclosure-experiment

en: ungulates soil-respiration grazing grassland subalpine

en: Soil respiration Switzerland

en:
ID: Fence number

Year	:Year of sampling

mean.CO2: soil respiration measured with PP-systems SRC-1 soil respriation chamber attached to a EGM-4 infrared gas analyser; units CO2 g m-2 h-1

Grassland: Grasslands where fences were errected. Note that on large grasslands (STAB, GRIM, MING) 2 pairs of fences were errected (2 in short, 2 in tall-grass vegetation), on small grasslands (DADA, MARG, BOTS) only one pair of fences was errected (1 short-grass; one-tallgrass vegetation)

Fence: Fence number; un-even numbers on short-grass vegetation (1,3,5,7,9,11,13,15,17), even numbers on tall-grass vegetation (2,4,6,8,10,12,14,16,18)

Vegetation:	1 = shortgrass vegetation, 2 = tall-grass vegetation (9 replicate fences on each vegetation type)

Treatment	: 1 = all herbivores grazing, 2 = large ungulates (red deer, chamois) excluded

en:
Location of data collection
The Swiss National Park (SNP) is located in the southeastern part of Switzerland, and covers an area of 170 km2, 50 km2 of which is forested, 33 km2 is occupied by alpine and 3 km2 by subalpine grasslands. Elevations range from 1350 to 3170 m a.s.l., and mean annual precipitation and temperature are 871 mm and 0.6°C measured at the Park’s weather station in Buffalora (1980 m a.s.l.) between 1960 and 2009 (MeteoSchweiz 2011). Founded in 1914, the SNP received minimal human disturbance for almost 100 years (no hunting, fishing, or camping, visitors are not allowed to leave the trails). Large (> 1 ha) homogeneous patches of short- and tall-grass vegetation characterize the subalpine grasslands. The average vegetation height of short-grass vegetation is 2 to 5 cm. Red fescue (Festuca rubra L.), quaking grass (Briza media L.) and common bent grass (Agrostis tenuis Sipthrob) are the predominating plant species in this vegetation type. Tussocks of evergreen sedge (Carex sempervirens Vill.) and mat grass (Nardus stricta L.) are predominant in the tall-grass vegetation, which averages 20 cm in vegetation height (Schütz and others 2006). Short-grass vegetation developed in areas where cattle and sheep rested (high nutrient input) during agricultural land-use (from 14th century until 1914); tall-grass vegetation developed in areas where cattle and sheep used to graze, but did not rest (Schütz and others 2003, 2006). Herbivores were shown to consume > 60% of the biomass in short-grass compared to < 20% in tall-grass vegetation (Schütz and others 2006). The herbivore community present in the SNP can be divided into four groups based on body size/weight: large [red deer (Cervus elaphus L.) and chamois (Rupricapra rupricapra L.); 30 - 150 kg], medium [marmot (Marmota marmota L.) and snow hare (Lepus timidus L.); 3 – 6 kg], and small vertebrate herbivores (small rodents: e.g. Clethrionomys spp., Microtus spp., Apodemus spp.; 30 – 100 g) as well as invertebrates (e.g. grasshoppers, caterpillars, cicadas, < 5 g).

Experimental design
We selected 18 subalpine grassland sites (9 short-grass, 9 tall-grass vegetation). The sites were spread across the entire park on dolomite parent material at altitudes of 1975 to 2300 meters. At each site we established an exclosure network (fences) in spring 2009 (early June), immediately after snowmelt. Each exclosure network consisted of a total of five 2 × 3 m sized plots that progressively excluded the different herbivores listed above (further labeled according to the herbivore guilds that had access to the respective plots “All”, “Marmot/Mice/Invertebrates”, “Mice/Invertebrates”, “Invertebrates”, “None”). The “All” treatment was thus accessible to all herbivores, was not fenced and was located at least 5 m away from a 2.1 m tall and 7 × 9 m main fence that enclosed the other four treatments. This fence was constructed of 10 × 10 cm wooden posts and electrical equestrian tape (AGRARO ECO, Landi, Bern, Switzerland; 20 mm width) mounted at 0.7 m, 0.95 m, 1.2 m, 1.5 m and 2.1 m above the ground that were connected to a solar charged battery (AGRARO Sunpower S250, Landi, Bern, Switzerland). We also mounted non-electrically charged equestrian tape at 0.5 m to help exclude deer and chamois, yet allow marmots and hares to enter safely. Within each main fenced area we randomly established four 2 × 3 m plots: (1) The “Marmot/Mice/Invertebrates” plot remained unfenced, thus, with the exception of red deer and chamois, all herbivores were able to access the plot, (2) The “Mice/Invertebrates” plot consisted of a 90 cm high electric sheep fence (AGRARO Weidezaunnetz ECO, Landi, Bern, Switzerland; mesh size 10 × 10 cm) connected to the solar panel and excluded all medium sized mammals (marmots, hares), but provided access for small mammals and invertebrates, (3) The “Invertebrates” plot provided access for invertebrates only and was surrounded by 1 m high metal mesh (Hortima AG, Hausen, Schweiz; mesh size 2 × 2 cm), (4) The “None” plot was surrounded by a 1 m tall mosquito net (Sala Ferramenta AG, Biasca, Switzerland; mesh size 1.5 × 2 mm) to exclude all herbivores. This plot was covered with a roof constructed of a wooden frame lined with mosquito mesh that was mounted on the wooden corner posts. We also treated this plot with a biocompatible insecticide (Clean kill original, Eco Belle GmbH, Waldshut-Tiengen, Germany) when needed to remove insects that might have entered during data collection or that hatched from the soil.

!!! The here published data set only contains data for “All”, and “Marmot/Mice/Invertebrates” (= ungulates excluded) plots !!!

Data collection
In-situ soil CO2 emissions were measured with a PP-Systems SRC-1 soil respiration chamber (closed circuit) attached to a PP-Systems EGM-4 infrared gas analyzer (PP-Systems, Amesbury, MA, USA) on two randomly selected locations on one subplot within each of the 90 plots. For each measurement the soil chamber (15 cm high; 10 cm diameter) was placed on a permanently installed PVC collar (10 cm diameter) driven five centimeters into the soil at the beginning of the study (June 2009). The measurements were conducted between 0900 and 1700 hours every two weeks from early to early September 2009, 2010, 2011 and 2013. Freshly germinated plants growing within the PVC collars were removed prior to each measurement to avoid measuring plant respiration/photosynthesis. The two measurements collected per plot every two weeks were averaged.

Please acknowledge the funding of the study: funded by the Swiss National Science Foundation, SNF grant-no 31003A_122009/1 to Anita C. Risch, Martin Schütz and Flurin Filli

grassland

display_name: grassland

grazing

display_name: grazing

soil-respiration

display_name: soil-respiration

subalpine

display_name: subalpine

ungulates

display_name: ungulates

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: Soil respiration - exclosure experiment


maintainer: Rebecca Mott

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

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

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 (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 2.2 m.

en: Gletschboden setup

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

mimetype: image/png

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 2.6 m.

en: Output explanation

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

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

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.

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snow-patch

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