en: urban-compactness spatial-modelling nature-conservation forest-gain basic-services land-use-and-cover-change forest-persistence urban-sprawl topography built-up-classification urban-morphology planning-outcome

en: Increase in sanitation service

format: GeoTIFF

en: Increase in waste collection service

en: isolated

en: New built-up pixels classified as isolated

en: Mean income in Reais (R$) per census sector (change per year)

en: Increase in clean water provision service

en: Urban persistence: Built-up 2005 = Built-up 2015

en: Human Development Index (HDI) per municipality (change per year)

en: Permanent housing density increase

en: Ecological-Economic Zoning (EEZ)

format: SHP

en: Population density per pixel (change per year)

en: slope

en: Slope °

en: Master plan Ihabela (zones)

en: Variables description

en: Table of content. Variables description, source, and other important information

en: Master plan Ubatuba (zones)

en: Descricao dos dados em portiuguês

en: Portugues description

en: Increase in Normalized Difference Vegetation Index

en: Native forest cover gains from 2005 to 2015

en: infill

en: New built-up pixels classified as infill

en: Native forest cover persistence from 2005 to 2015

en: Topographic Index Position (TPI)

en: Axial

en: New built-up pixels classified as axial

en:
Basic education in % per census sector (change per
year)

en:
The present dataset is part of the published scientific paper entitled “The role of spatial planning in land change: An assessment of urban planning and nature conservation efficiency at the southeastern coast of Brazil” (Pierri Daunt, Inostroza and Hersperger, 2021). In this work, we evaluated the conformance of stated spatial planning goals and the outcomes in terms of urban compactness, basic services and housing provision, and nature conservation for different land-use strategies. We evaluate the 2005 Ecological-Economic Zoning (EEZ) and two municipal master plans from 2006 in a coastal region in São Paulo State, Brazil. We used Partial Least Squares Path Modelling (PLS-PM) to explain the relationship between the plan strategies and land-use change ten years after implementation in terms of urban compactness, basic services and housing increase, and nature conservation.

We acquired the data for the explanatory variables from different sources listed on Table 1. Since the model is spatially explicit, all input data were transformed to a 30 m resolution raster. Regarding the evaluated spatial plans, we acquired the zones limits from the São Paulo State Environmental Planning Division (CPLA-SP), Ilhabela and Ubatuba municipality.

1)	Land use and cover data: Urban persistence, Urban axial, Urban infill, Urban Isolates, Forest cover persistence, Forest cover gain, NDVI increase

We acquired two Landsat Collection 1 Higher-Level Surface Reflectance images distributed by the U.S. Geological Survey (USGS), covering the entire study area (paths 76 and 77, row 220, WRS-2 reference system, https://earthexplorer.usgs.gov/). We classified one image acquired by the Landsat 5 Thematic Mapper (TM) sensor on 2005-05-150, and one image from the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) sensor from 2015-08-15. We collected 100 samples for forest cover, 100 samples for built-up cover and 100 samples for other classes. We then classified these three classes of land cover at each image date using the Support Vector Machine (SVM) supervised algorithm (Hsu et al., 2003), using ENVI 5.0 software.

Land-use and land-cover changes from 2005 to 2015 were quantified using map algebra, by mathematically adding them together in pairs (10*LULC2015 + LULC2005). We reclassified the LULC data into forest gain (conversion of any 2005 LULC to forest cover in 2015); forest persistence (2005 forested pixels that remained forested in 2015); new built-up area (conversion of any 2005 LULC to built-up in 2015); and urban maintenance (2005 built-up pixels that remained built-up in 2015).

To describe the spatial configuration of the urban expansion, we classified the new built-up areas into axial, infill and isolated, following Inostroza et al. (2013) (For details, please refer to Supplementary Material I at the original publication).

The NDVI was obtained from the same source used for the LULC data. With the Google Engine platform, we used an annual average for the best pixels (without clouds) for 2005 and 2015, and we calculated the changes between dates. We used increases of > 0.2 NDVI to represent an improvement in forest quality.

2)	Federal Census data organization: Urban Basic Services and Housing indicator, socioeconomic and population:

The data used to infer the values of basic services provision, socioeconomic and population drivers was derived from the Brazilian National Census data (IBGE, 2000 and 2010). Population density, permanent housing unit density, mean income, basic education, and the percentage of houses receiving waste collection, sanitation and water provision services, called basic services in the context of this study, were calculated per 30 m pixel. The Human Development Index is only available at the municipality level. We attributed the HDI for the vector file with the municipality border, and we rasterized (30 m resolution) this file in QGIS. Annual rates of change were then calculated to allow comparability between LULC periods. To infer the BSH, we used only areas with an increase in permanent housing density and basic services provision (See Supplementary Material I at the original publication).

3)	Topographic drivers

To infer the values of the topographic driver, we used the slope data and the Topographic Index Position (TPI) based on the digital elevation model from SRTM (30 m resolution) produced by ALOS (freely available at eorc.jaxa.jp/ALOS/en/about/about_index.htm), and both variables were considered constant from 2005 to 2015 (See Supplementary Material I at the original publication).

basic-services

display_name: basic-services

built-up-classification

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forest-gain

display_name: forest-gain

forest-persistence

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land-use-and-cover-change

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nature-conservation

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planning-outcome

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spatial-modelling

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topography

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urban-compactness

display_name: urban-compactness

urban-morphology

display_name: urban-morphology

en: Spatially explicit data to evaluate spatial planning outcomes in a coastal region in São Paulo State, Brazil


maintainer: Armin Sigmund

en: isotopic-distillation antarctica lagrangian-analysis snow-sublimation evaporation backward-trajectories stable-water-isotopes

state: active

type: dataset

en: Python scripts for data visualization

media_type: application/zip

en: Scripts for generating the figures of the related research article and generating the data files (csv) from the model output

format: ZIP

en: Data

en: Modeled data including the data shown in the figures of the related research article

format: SERVICE

en: Readme

media_type: text/plain

en: Meta data

format: TXT

en: Model code

en: Model Sublimation and Model Air Parcel (python scripts)

en:
 Summary

This data set contains Python programming code and modeled data discussed in a related research article. We developed a simple isotope model to study the drivers of the particularly depleted vapour isotopic composition measured on the ship of the Antarctic Circumnavigation Expedition close to the outlet of the Mertz glacier, East Antarctica, in the 6-day period from 27 January 2017 to 1 February 2017. The model considers the stable water isotopologues H2(16O), H2(18O), and HD(16O). It uses data from the ERA5 reanalysis product with a spatial resolution of 0.25° x 0.25° (Hersbach et al., 2018) and 10-day backward trajectories for the location of the ship, published by Thurnherr et al. (2020a). Our data set includes the model code, Python scripts for visualizing the results, and data produced by the model including the results shown in the figures of the related research article. Here, we summarize the most important model characteristics while further details can be found in the readme.txt file and the related research article including its supporting information.

 Main model characteristics

The modeling approach consists of two steps called *Model Sublimation* and *Model Air Parcel*. The former estimates the isotopic compositions of the snow and sublimation flux across the Antarctic Ice Sheet using an Eulerian frame of reference while the latter models the vapour isotopic composition and specific humidity along air parcel trajectories using a Lagrangian frame of reference. The isotope effects of most phase changes are represented by equilibrium fractionation. Only for ocean evaporation, kinetic fractionation is additionally taken into account (original Craig-Gordon formula). For snow sublimation, two assumptions are tested: *Run E* assumes that sublimation is associated with equilibrium fractionation while *Run N* assumes that sublimation occurs without isotopic fractionation.

 Model Sublimation
Model Sublimation uses a simple one-dimensional mass-balance approach in each grid cell, considering snow accumulation due to snowfall and vapour deposition and snow ablation due to sublimation. The snowpack is represented by 100 layers of equal thickness (e.g., 1 cm) and density (350 kg m-3). The isotopic composition of snowfall is parameterized by generalizing a site-specific, empirical relationship between the daily mean air temperature and snowfall isotopic composition. In the case of vapour deposition, Model Sublimation assumes equilibrium fractionation and estimates the isotopic composition of the atmospheric vapour as the average value for two idealized situations: (i) locally sourced vapour which has the same isotopic composition as the sublimation flux; (ii) non-locally sourced vapour in isotopic equilibrium with snowfall. Model Sublimation is run with a time step of 1 h, independently of Model Air Parcel.

 Model Air Parcel
Every hour, an ensemble of trajectories arrives at different heights in the ABL above the ship. For each of these trajectories, we consider an air parcel with a constant volume of 1 x 1 x 1 m3. The air parcels are initialized at the first suitable time when the trajectories are located in the ABL, either over the ice-free ocean in conditions of evaporation or over snow (Antarctic Ice Sheet or sea ice). Subsequently, the masses of the water isotopologues in the air parcels are simulated with a time step of 3 h, considering vapour uptake or removal due to the moisture flux at the snow or liquid ocean surface (only if the parcel is in the ABL) and cloud/precipitation formation (if the saturation specific humidity is reached). Sea ice is taken into account in a very simplified way. We represent the sea ice by grid cells with a sea-ice cover of more than 90% and assume the isotopic composition of the sublimation flux to be identical to that in the nearest grid cell of the Antarctic Ice Sheet. The isotopic composition of the sublimation flux is taken from Model Sublimation whereas the isotopic composition of the vapour deposition flux (over snow) and condensation flux (over ice-free ocean) is simulated assuming an isotopic equilibrium with the air parcel. Isotope effects of cloud/precipitation formation are represented using the classic Rayleigh distillation model with equilibrium fractionation, where the cloud water is assumed to precipitate immediately after formation.

 References

Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Biavati, G., Horanyi, A., Munoz Sabater, J.,... others (2018). *ERA5 hourly data on single levels from 1979 to present. Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS)*. doi: 10.24381/cds.bd0915c6

Thurnherr, I., Wernli, H., & Aemisegger, F. (2020a). *10-day backward trajectories from ECMWF analysis data along the ship track of the Antarctic Circumnavigation Expedition in austral summer 2016/2017*. Zenodo. doi: 10.5281/zenodo.4031705

antarctica

display_name: antarctica

backward-trajectories

display_name: backward-trajectories

evaporation

display_name: evaporation

isotopic-distillation

display_name: isotopic-distillation

lagrangian-analysis

display_name: lagrangian-analysis

snow-sublimation

display_name: snow-sublimation

stable-water-isotopes

display_name: stable-water-isotopes

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester

en: Modeled Isotopic Composition of Water Vapour Along Air Parcel Trajectories in the Antarctic


maintainer: EnviDat Support

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

en: Data plot of the forest station (VOB)

media_type: application/pdf

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

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Site photo of the forest station (VOB)

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

mimetype: image/jpeg

en: Site aerial photo (Vordemwald)

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

en: Data plot of the field station (VOF)

en: Site photo of the field station (VOF)

en: Site photo of the field stationfrom the side.

en: Forest station data (VOB)

media_type: text/csv

en: Data file.

format: CSV

mimetype: text/csv

en: Field station data (VOF)

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 Vordemwald in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (VOB) with European silver fir (_Abies alba_; 110 yrs) and oak trees (_Quercus sp._; 190-210 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, VOF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Vordemwald 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: Vordemwald, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1996 onwards


en: snow-height snow snow-profile gcos snow-water-equivalent

en: DATA ACCESS

en: STATION METADATA

mimetype: text/plain

en:
This dataset contains long-term snow water equivalent and corresponding snow depth data 11 observer sites in Switzerland between 1200 and 2500 m a.s.l. compiled for the Global Climate Observing System (GCOS) and supported by MeteoSwiss. Snow depth (cm) and snow water equivalent (mm) are manually recorded every 2 weeks since the 1947 (depending on station). The attached metadata file gives details for each station.
The measurement series agree with GCOS objectives according to the GCOS Implementation Plan: This inlcudes:
• Raw data are archived in the snow and avalanche database at SLF.
• Measuring techniques are traceable and documented as snow depth and snow water equivalent have in general remained the same since beginning up to now. When planning new systems or changes of existing systems in the future, their impact will be assessed prior to implementation.
• Historical data of these 11 stations have been digitized and all data have been quality controlled.
• Detailed metadata (location of measurements) are available.
• Data gaps for the two most important winter and spring dates were reconstructed based on a published SWE parameterization from co-located snow depth measurements.
• Public availability of the data has been ensured by publishing the data on the Envidat portal (https://www.envidat.ch/dataset/gcos-swe-data).

gcos

display_name: gcos

snow

display_name: snow

snow-height

display_name: snow-height

snow-profile

display_name: snow-profile

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

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: GCOS SWE data from 11 stations in Switzerland


rorcc

maintainer: Tobias Wechsler

title_for_slug: rorcc

en: run-of-river-power-plants hydropower design-discharge environmental-flow climate-change

en: RoRCC

en:
The dataset “RoRCC” consists of simulation-based results on climate change impacts on Alpine RoR power production; it is based on 21 Swiss RoR power plants, with a total production of 5.9 TWh a-1. The dataset contains the following information:
-	metadata on the RoR power plants under consideration
-	annual and seasonal production scenarios differentiated into three emission scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) and three future periods (T1: 2020–2049, T2: 2045–2074, T3: 2070–2099)
-	annual and seasonal production loss due to environmental flow requirements
-	annual and seasonal the technical increase potential (via design discharge optimisation)
-	annual and seasonal changes in the hydrological cycle for the three emission scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) and three future periods (T1: 2020–2049, T2: 2045–2074, T3: 2070–2099)

format: XLS

en:
The dataset "RoRCC" consists of simulation-based results on climate change impacts on Alpine RoR power production; it is based on 21 Swiss RoR power plants, with a total production of 5.9 TWh a-1. The dataset contains the following information:
1) metadata on the RoR power plants under consideration, 2) annual and seasonal production potential scenarios under into three emission scenarios (RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5) and three future periods (T1: 2020–2049, T2: 2045–2074, T3: 2070–2099), 3) annual and seasonal streamflow scenarios, 4) annual and seasonal production loss due to environmental flow requirements, 5) annual and seasonal the technical increase potential (via design discharge optimisation) and 6) annual and seasonal changes in the hydrological cycle.

design-discharge

display_name: design-discharge

environmental-flow

display_name: environmental-flow

hydropower

display_name: hydropower

run-of-river-power-plants

display_name: run-of-river-power-plants


radar-wind-profiler-davos-wolfgang

maintainer: Maxim Hervo

title_for_slug: radar-wind-profiler-davos-wolfgang

en: wind-direction wind-speed raclets wolfgangpass radar

en: Radar Wind Profiler Data

en: A Vaisala Lap3000 was installed at Davos Wolfgang to record wind profiles. The time format is number of days fom January 0, 0000 in UTC with a 10 minute resolution.

mimetype: application/zip

en: The RADAR wind profiler from Meteoswiss was installed at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577) and measured from 2171 m above sea level to 11079 m, with a temporal resolution of 10 minutes.

raclets

display_name: raclets

radar

display_name: radar

wind-direction

display_name: wind-direction

wolfgangpass

display_name: wolfgangpass

en: RADAR Wind profiler Davos Wolfgang


disdrometer-data-laret

maintainer: Daniel Wolfensberger

title_for_slug: disdrometer-data-laret

en: hydrometeors visibility disdrometer raclets precipitation

en: Disdrometer Data Laret

en: The zip folder contains one netCDF file per day for Laret from February 7 to March 29 2019 with a temporal resolution of 30 seconds (time in UTC). The naming convention for the files is Laret_YYYYMMDD.nc and the files include the following: characteristics of hydrometeors (e.g. diameter, fall velocity, amount per diameter class,...), precipitation rate, radar reflectivity, visibility range, weather codes and instrument performance.

en:
A laser optical disdrometer (Parsivel² , OTT Hydromet) was used to measure hydrometeors by extinction when passing a laser beam. The instrument can classify eight different kinds of precipitation, including rain, hail, snow, drizzle, and hybrid forms.
The dataset contains information on precipitation amount and type for the period of February 7 to March 29 2019 in Laret.

disdrometer

display_name: disdrometer

hydrometeors

display_name: hydrometeors

precipitation

display_name: precipitation

visibility

display_name: visibility


en: hydrology snowmelt discharge climate-change soil-moisture precipitation

en: Daily simulated data for the reference period

en: Daily simulated discharge, precipitation, snowmelt, and soil moisture for the reference period 1981-2017 in mm.

en: Shapefile of 307 catchments in Switzerland

en: Shapefile of the 307 medium-sized catchments in Switzerland. The "gridcode" provides the ID of the catchment used in the datafiles.

en: Daily simulated data for the future period

en: Daily simulated discharge, precipitation, snowmelt, and soil moisture for the period 1981-2100 in mm for the 307 catchments.

en:
Daily discharge and the related hydro-meteorological variables precipitation, snowmelt, and soil moisture are provided for current (1981-2017) and for future climate conditions (1981-2100) for 307 medium-sized catchments in Switzerland. The catchments have a median catchment area of 117 km². The 307 catchments together form a set representative of the climatological conditions and runoff characteristics in Switzerland. The four variables were simulated at a daily resolution using the hydrological model PREVAH. PREVAH is a conceptual process-based model that was run in this study in its fully distributed version on a 500 m grid (Viviroli et al. 2009a). For the calibration, runoff time series from 140 mesoscale catchments covering the different runoff regimes were used. The model calibration was conducted over the period 1993-1997. Verification was performed on the period 1983-2005 using (i) volumetric deviation (Viviroli et al. 2007) and (ii) benchmark efficiency (Schäfli et al 2007) as objective functions. The calibration and validation procedures are described in detail in Köplin et al. (2010). The parameters for each model grid cell were derived by regionalizing the parameters obtained for the 140 catchments with a procedure based on ordinary kriging (Viviroli et al. 2009b, Köplin et al. 2010).
The calibrated and validated model was then driven with transient meteorological data (precipitation, temperature, radiation, and wind) representing both reference (1981-2017) and future climate conditions (2018-2099). The data were derived from the CH2018 climate scenarios (NCCS 2018) provided by the Swiss National Centre for Climate Services (NCCS). They were obtained from climate experiments produced with different climate modeling chains, consisting of a global and a regional circulation model each, within EUROCORDEX for three representative concentration pathways (RCP) emission scenarios. Downscaled output of ten climate model chains derived by quantile mapping were considered. The focus was on the chains of the EUR-11 domain with a horizontal resolution of 0.11 degrees (roughly 12.5 km). The climate model chains (GCM, RCM, RCP, and grid resolution) used are listed below:

- ICHEC-EC-EARTH	DMI-HIRHAM5	2.6	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	DMI-HIRHAM5	4.5	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	DMI-HIRHAM5	8.5	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	SMHI-RCA4	2.6	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	SMHI-RCA4	4.5	EUR-11
- ICHEC-EC-EARTH	SMHI-RCA4	8.5	EUR-11
- MOHC-HadGEM2-ES	SMHI-RCA4	4.5	EUR-11
- MOHC-HadGEM2-ES	SMHI-RCA4	8.5	EUR-11
- MPI-M-MPI-ESM-LR	SMHI-RCA4	4.5	EUR-11
- MPI-M-MPI-ESM-LR	SMHI-RCA4	8.5	EUR-11

*References*:

-	Köplin, N., D. Viviroli, B. Schädler, and R. Weingartner (2010), _How does climate change affect mesoscale catchments in Switzerland? - A framework for a comprehensive assessment_, Advances in Geosciences, 27, 111-119, doi:10.5194/adgeo-27-111-2010.
-	National Centre for Climate Services (2018), CH2018 - _Climate Scenarios for Switzerland_, Tech. rep., NCCS, Zurich.
-	Schäfli, B., and H. V. Gupta (2007), _Do Nash values have value?_, Hydrological Processes, 21, 2075-2080, doi:10.1002/hyp.6825.
-	Viviroli, D., J. Gurtz, and M. Zappa (2007), _The hydrological modelling system PREVAH. Part II - Physical model description_, Geographica Bernensia, 40, 1-89.
-	Viviroli, D., M. Zappa, J. Gurtz, and R. Weingartner (2009a), _An introduction to the hydrological modelling system PREVAH and its pre- and post-processing-tools_, Environmental Modelling & Software, 24, 1209-1222, doi:10.1016/j.envsoft.2009.04.001.
-	Viviroli, D., H. Mittelbach, J. Gurtz, and R. Weingartner (2009b), _Continuous simulation for flood estimation in ungauged mesoscale catchments of Switzerland-Part II: Parameter regionalisation and flood estimation results_, Journal of Hydrology, 377 (1), 208-225, doi:10.1016/j.jhydrol.2009.08.022.

climate-change

display_name: climate-change

discharge

display_name: discharge

hydrology

display_name: hydrology

snowmelt

display_name: snowmelt

soil-moisture

display_name: soil-moisture

educ

en: Education, culture and sport

en: Simulated future discharge and climatological variables for medium-sized catchments in Switzerland


maintainer: Yohann Chauvier

en: flags occurrence-records conservation filtering range-maps taxonomy landsca r-package large-scale synonyms ecoregions gbif accepted-name species-distribution hard-limit species-observations

en: wsl.gbif R package version 0.1 (deprecated)

en: Test version, not to be used.

en: gbif.range R package version 0.2 (deprecated)

en: GitHub URL

en: gbif.range R package version 1.1 (current)

en: Although species range may be obtained using expert maps or modeling methods, expert data is often species-limited and statistical models need more technical expertise as well as many species observations. When unavailable, such information may be extracted from the Global Biodiversity Information facility (GBIF), the largest public data repository inventorying georeferenced species observations worldwide. However, retrieving GBIF records at large scale may be tedious if users are unaware of specific tools and functions that need to be employed. Here we present *gbif.range*, an R library that contains automated methods to generate species range maps from scratch using in-house ecoregions shapefiles and an easy-to-use GBIF download wrapper. Finally, this library also offers a set of additional very useful parameters and functions for large GBIF datasets (generate doi, extract GBIF taxonomy, records filtering...). [gbif.range R project](https://github.com/8Ginette8/gbif.range)

accepted-name

display_name: accepted-name

conservation

display_name: conservation

ecoregions

display_name: ecoregions

filtering

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flags

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display_name: gbif

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occurrence-records

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display_name: range-maps

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display_name: species-distribution

species-observations

display_name: species-observations

synonyms

display_name: synonyms

taxonomy

display_name: taxonomy

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: gbif.range - An R package to generate species range maps based on ecoregions and a user-friendly GBIF wrapper


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

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

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

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

en: Manual snow measurements Alptal (1968-2022)

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

en: Meteorological data Alptal 1968-2023 EnviDat updated

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

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

en: Runoff daily mean Alptal 1968-2023 EnviDat updated

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

en: Snow measurements Alptal 1969-2023 EnviDat updated

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

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

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

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

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

alptal

display_name: alptal

first-order-catchment

display_name: first-order-catchment

meteorological-data

display_name: meteorological-data

runoff

display_name: runoff

snow

display_name: snow

subalpine

display_name: subalpine

en: Longterm hydrological observatory Alptal (central Switzerland)


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

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

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

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

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

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

 CLM5 simulation output

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

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

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

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

 Land-use surface data

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

evapotranspiration

display_name: evapotranspiration

forest-productivity

display_name: forest-productivity

high-resolution

display_name: high-resolution

land-cover

display_name: land-cover

land-use

display_name: land-use

oshd

display_name: oshd

snow-simulation

display_name: snow-simulation

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Multi-resolution CLM5 simulations across Switzerland


en: paleoclimate sublimation latent-heat natural-tracer post-depositional-processes snow stable-water-isotopes weissfluhjoch

en: Stable water isotopes in snow

en: Stable water isotopes in snow measurements

en:
Details on the data collected during the different field campaigns and available in this dataset.
Information on the sampling procedure of the snow isotopes samples.

en: Weather

en: Meteorological data, snow height measurement, and SNOWPACK simulations covering the different field campaigns.

en: Details about the different folders

en: Folder containing the scripts and data used in "Surface snow isotopic composition: post-depositional processes in an alpine snowpack" (Sadowski et al., 2022)

en: Stable water isotopes in vapor

en:
Stable water isotopes in vapor measurements. Processed (calibrated) and raw data for February - June 2017. Raw data for January and February 2020.
For the time in between July 2017 and April 2020, raw vapor isotopic measurements are available, but no calibrations were performed during that time. For data delivery, please contact one of the authors.
This folder also contains the post-processing scripts for stable water isotopes in vapor measurements.

en:
Notice: Changes to the dataset are still possible. Please do not use this dataset until the final publication with a DOI. Contact the authors if you have questions about this.

This dataset contains measurements of stable water isotopes in snow and vapor on the Weissfluhjoch from different field campaigns (Winter 2017 (Trachsel, 2019), January 2020, December 2020, and March 2021 (Sadowski et al., 2022).
Snow profiles and surface samples are available at different frequencies for each campaign. Please see "Data_description.pdf" for details.

Scripts and SNOWPACK simulations used in (Trachsel, 2019) and (Sadowski et al., 2022) are also provided.

latent-heat

display_name: latent-heat

natural-tracer

display_name: natural-tracer

paleoclimate

display_name: paleoclimate

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display_name: post-depositional-processes

stable-water-isotopes

display_name: stable-water-isotopes

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display_name: sublimation

weissfluhjoch

display_name: weissfluhjoch

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: Stable Water Isotopes in snow and vapor on the Weissfluhjoch


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Data plot of the forest station (CLB)

en: Data file.

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

en: Data plot of the field station (CLF)

en: Site photo of the forest station (CLB)

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

en: Site aerial photo (Celerina)

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

en: Site photo of the field station (CLF)

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

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 Celerina in Switzerland where one station is located within a natural coniferous forest stand (CLB) with Swiss pine (_Pinus cembra_; 210-250 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, CLF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Celerina 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: Celerina, Switzerland: Long-term forest meteorological data from the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF), from 1997 onwards


en: environmental-gradients forest-reserves forest-inventory carbon-storage biomass-dynamics

en: Climatic space covered by the Swiss National Forest Inventory (NFI) that will be used in Figure 5.

en: R markdown document used to download the data files, reproduce the analysis and plot generation.

format: OCTET

en:
This dataset documents the analyses and the plot generation for the manuscript **Long-term biomass dynamics in temperate forests in Europe after cessation of management**.
We analyse biomass development in an extensive network of 224 plots in 37 natural forest reserves (NFR) covering a wide environmental gradient with mean annual temperatures ranging from 1 to 10.4 °C and mean annual precipitation ranging from 901 to 2317 mm. Forest inventories have been conducted approximately every 10 years during the last 60 years.
It consists of the following files:
+ **Long_term_biomass_script.Rmd**: R markdown document to reproduce the analysis and the plot generation.
+ **dat_biomass.RDS**: Biomass values for each permanent plot at each inventory. This dataset is used for data exploration and for the Biomass model, and to create Figure 2 and Figure 3.
+ **dat_biomass_change.RDS**: Biomass change values between inventories for each permanent plot. It includes the explanatory variables as well. This dataset is used for the Biomass change model and to create Figure 4 and Figure 5.
+ **NFI_climspace_netCDF.RDS**: Climatic space covered by the Swiss National Forest Inventory (NFI) that is used in Figure 5.

biomass-dynamics

display_name: biomass-dynamics

carbon-storage

display_name: carbon-storage

environmental-gradients

display_name: environmental-gradients

forest-inventory

display_name: forest-inventory

forest-reserves

display_name: forest-reserves

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Long-term biomass dynamics of temperate forests in Europe after cessation of management


en: temperature-reconstruction paleoclimate wood-anatomy tree-ring mxd

en:
This dataset contains data presented in Figure 2 in the paper "New Prospects for Temperature Reconstructions from Relict Wood Using Tree-Ring Anatomy".

Sample ID = Sample ID
group = living or relict wood material
Bulk wood density = volumetric measured density (kg / m^3)
Mean Tree Ring Density	= Density derived via X-ray densitometry (kg / m^3)
Cellulose_to_wood ratio = Holo-cellulose-to-wood ratio
Anatomical density = Area of cell wall / (area of cell wall + lumen area)

en: This dataset contains the mean chronologies of MXD and QWA of the relict and living wood material presented in Figure 3. It also contains the JJA temperature record of the Salekhard Meteo station.

en: Data (Quantitative Wood Anatomy, Maximum Latewood Density, Volumetric Density, holo-cellulose-to-wood-ratio) used in the manuscript "New Prospects for Temperature Reconstructions from Relict Wood Using Tree-Ring Anatomy". Wood samples stem from Larix sibirica collected in the Yamal region, northeastern Siberia, Russia. We investigated wood properties of living trees and subfossil wood buried in riverbank sediments, dated to approximately -2760 to -2600 BCE. Our goal was to evaluate the integrity of climate proxies in sub-fossil wood and develop practical methods to detect wood degradation when reconstructing Late Holocene and Common Era climate conditions using tree-ring data.

mxd

display_name: mxd

paleoclimate

display_name: paleoclimate

temperature-reconstruction

display_name: temperature-reconstruction

tree-ring

display_name: tree-ring

wood-anatomy

display_name: wood-anatomy

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: Quantitative Wood Anatomy and Maximum Latewood Density from Yamal peninsula


de: zahlstellen auto zahlung verkehr miv

de: kml

de: Verkehrszählung MIV Stadt St.Gallen (2018-2023) (kml)

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de: Verkehrszählung MIV Stadt St.Gallen (2018-2023) (ov2)

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de: Verkehrszählung MIV Stadt St.Gallen (2018-2023) (parquet)

format: PARQUET

de: Das Tiefbauamt der Stadt St.Gallen zählt den Motorisierten Individualverkehr (MIV) an verschiedenen Orten der Stadt. Dieser Datensatz zeigt die MIV-Verkehrsdaten aus sämtlichen städtischen Zählstellen und wird jährlich aktualisiert.Die Daten der Zählstellen wurden vom Tiefbauamt bereits plausibilisiert. Die Richtungsnummer (RI) kann aus den Detailplänen der Zählstellen herausgelesen werden: [https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/detailplane-und-geokoordinaten-miv-zahlstellen-stadt-stgallen](https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/detailplane-und-geokoordinaten-miv-zahlstellen-stadt-stgallen)Unter folgendem Link finden Sie eine Visualisierung der Verkehrszähldaten inkl. Visualisierung der Detailpläne: [https://www.stadt.sg.ch/home/mobilitaet-verkehr/verkehrspolitik/verkehrszaehlung/opendata_miv.html](https://www.stadt.sg.ch/home/mobilitaet-verkehr/verkehrspolitik/verkehrszaehlung/opendata_miv.html)Datenstruktur:ORT-ID: ID der ZählstelleBEZEICHNUNG: Name/Ort der ZählstelleDATUMWOCHENTAGRI: Richtungsnummer der Messung. Die Daten zeigen eine Zeile pro Richtungsnummer. Die Bedeutung der Richtungsnummer kann den Zählstellen-[Detailplänen ](https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/detailplane-und-geokoordinaten-miv-zahlstellen-stadt-stgallen)entnommen werden.1 - 24: Uhrzeit (Stunde), wann die Anzahl Fahrzeuge gemessen wurde.Anmerkung: Durchgehende Nullen für eine spezifische Richtungsnummer bedeuten, dass diese Richtungsnummer für die entsprechende Zählstelle nicht gebraucht wird.TAGESTOTAL: Anzahl gemessene Fahrzeuge pro Richtung (=Summe 1-24)

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fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

stadt-st-gallen

fr: Ville de Saint-Gall

de: Stadt St.Gallen

en: City of St.Gallen

fr: Avec une population de 80 000 habitants, Saint-Gall, huitième ville de Suisse, est la métropole économique, politique, sociale et culturelle de la Suisse orientale. Ses 1400 ans d'histoire se mêlent à la créativité urbaine, à une économie innovante et à un paysage préservé.

en: With a population of 80,000, St.Gallen, Switzerland’s eighth largest city, is the economic, political, social and cultural metropolis of eastern Switzerland. Its 1400 years of history blend with urban creativity, an innovative economy and an unspoilt landscape.

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

it: Con una popolazione di 80.000 abitanti, San Gallo, l'ottava città più grande della Svizzera, è la metropoli economica, politica, sociale e culturale della Svizzera orientale. I suoi 1400 anni di storia si fondono con la creatività urbana, un'economia innovativa e un paesaggio incontaminato.


de: grunflachen schule open-data-hack-stgallen kindergarten spielplatz siedlung wohnungen

de: gpx

de: Freiräume in der Stadt St.Gallen (Geokoordinaten) (gpx)

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de: Freiräume in der Stadt St.Gallen (Geokoordinaten) (parquet)

de: Die Freiräume in der Stadt St.Gallen nach deren Art und deren Bedeutung. Der Datensatz wurde für den Open Data Hack St.Gallen 2021 veröffentlicht.

grunflachen

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kindergarten

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open-data-hack-stgallen

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fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società


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de: Ausgestellte Verlustscheine Stadt St.Gallen (2005-2018) (xls)

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de: Ausgestellte Verlustscheine Stadt St.Gallen (2005-2018) (fgb)

de: Anzahl ausgestellter Verlustscheine der Stadt St.Gallen (Anzahl und in Mio., Jahre 2005-2018)

betreibung

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finanzen

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verlust

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fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

it: Città di San Gallo

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

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de: Füllstandsensoren Glassammelstellen (Weissglas) Stadt St.Gallen (shp)

de: Füllstandsensoren Glassammelstellen (Weissglas) Stadt St.Gallen (turtle)

de: Die Stadt St.Gallen verfügt über Sensoren in verschiedenen Glassammelstellen der Stadt, welche den Füllstand der Container messen. Dieser Datensatz zeigt die Messwerte der Weissglas-Sammelstellen stündlich aggregiert.

entsorgung

display_name: entsorgung

fullstand

display_name: fullstand

offene-sensordaten

display_name: offene-sensordaten

sensor

display_name: sensor

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente


handlungsfelder-stadt-st-gallen

title_for_slug: handlungsfelder-stadt-st-gallen

de: stadtrat stadtparlament vision-2030 direktionen

de: jsonl

de: Handlungsfelder Stadt St.Gallen (jsonl)

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de: Handlungsfelder Stadt St.Gallen (xls)

de: Der Stadtrat der Stadt St.Gallen bestimmt und veröffentlicht Legislatur- und Jahresziele, welche den Handlungsfeldern der Vision 2030 zugeordnet werden. Diese Ziele werden jeweils am Ende des Jahres, bzw. der Legislatur bewertet und im Geschäftsbericht der Stadt St.Gallen veröffentlicht. Der Datensatz zeigt die Handlungsfelder der Vision 2030.Mehr Informationen und die jeweiligen PDF-Dokumente finden Sie hier:[Stadtrat: Vision 2030 und Legislaturziele](https://www.stadt.sg.ch/home/verwaltung-politik/demokratie-politik/stadtrat.html)[Geschäftsbericht: Legislatur- und Jahresziele, inkl. Bewertung](https://www.stadt.sg.ch/home/verwaltung-politik/demokratie-politik/geschaeftsbericht.html)

direktionen

display_name: direktionen

stadtparlament

display_name: stadtparlament

stadtrat

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gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

de: Handlungsfelder Stadt St.Gallen


de: fussganger langsamverkehr passanten sensor standortforderung verkehr

de: jsonl

de: Passantenfrequenz St.Galler Innenstadt (Multergasse) (jsonl)

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de: Passantenfrequenz St.Galler Innenstadt (Multergasse) (csv)

de: In der Multergasse, der zentralen Einkaufsstrasse der Stadt St.Gallen, befindet sich seit 2020 ein Sensor der Firma [hystreet](http://hystreet.com), welcher die Frequenz des Passantenaufkommens erfasst. Der Datensatz zeigt das Passantenaufkommen auf Tagesbasis. Weitere, stündliche Visualisierungsmöglichkeiten finden Sie unter [https://hystreet.com/locations/298](https://hystreet.com/locations/298)

fussganger

display_name: fussganger

langsamverkehr

display_name: langsamverkehr

passanten

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standortforderung

display_name: standortforderung

verkehr

display_name: verkehr

tran

de: Verkehr


de: Vergaben Stadt St.Gallen grösser CHF 100.000 (xls)

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de: jsonl

de: Vergaben Stadt St.Gallen grösser CHF 100.000 (jsonl)

de: Im Zusammenhang mit der Beantwortung der Interpellation «Mehr Transparenz im Vergabewesen (Open Data)», (Beschluss Nr. 4211 vom 26. Mai 2020) hat der Stadtrat die Praxis für die Publikation von Vergaben neu geregelt. Ziel ist, eine bessere Transparenz – insbesondere auch bei freihändigen Verfahren – zu ermöglichen. Ab dem 01.01.2021 werden hier daher alle Vergaben der Stadt St.Gallen ab CHF 100.000 als OGD zur Verfügung gestellt.

vergabe

display_name: vergabe

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


de: Übersicht Dienstleistungen gegenüber Kundinnen und Kunden der Stadt St.Gallen (n3)

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de: Übersicht Dienstleistungen gegenüber Kundinnen und Kunden der Stadt St.Gallen (fgb)

de: Der Datensatz zeigt eine Arbeitsversion einer Übersicht über sämtliche Dienstleistungen, welche die Stadt St.Gallen gegenüber Ihren Kundinnen und Kunden erbringt. Ziel ist es, dass die Dienstleistungen durch Open Data besser auffindbar und durchsuchbar werden und an verschiedenen Orten einer Cutomer Journey integriert werden kann. Die Dienstleistungsübersicht ist Grundlage des erweiterten städtischen Online-Schalters.

dienstleistungen

display_name: dienstleistungen

services

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smart-government

display_name: smart-government


de: bahnhof erreichbarkeit open-data-hack-stgallen fussganger

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de: Erreichbarkeitsanalyse Bahnhof Haggen, Stadt St.Gallen (xls)

de: Die Geomatik und Vermessung hat eine Erreichbarkeitsanalyse des Bahnhofs Haggen für Fussgängerinnen und Fussgänger durchgeführt. Der Datensatz zeigt die Gehdauer bis zu 30 Minuten in 5-Minuten Schritten.

bahnhof

display_name: bahnhof

erreichbarkeit

display_name: erreichbarkeit

open-data-hack-stgallen

display_name: open-data-hack-stgallen

tran

de: Verkehr

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


entsorgungsstatistik-stadt-st-gallen

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de: recycling abfuhr abfall entsorgung

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de: Entsorgungsstatistik Stadt St.Gallen (csv)

de: Die Stadt St.Gallen stellt ihre Entsorgungsstatistik als Open Data zur Verfügung. In diesem Datensatz enthalten sind die Mengen der verschiedenen Abfallfraktionen Kehrricht, Karton, Papier, Glas, Dosen / Alu, Altmetall, Sonderabfall und Altöl, falls vorhanden aufgeteilt nach Unterkategorie, Entsorgungsart (Strassensammlung/Annahmestelle) und Abfuhrgebiet. Der Datensatz zeigt die Statistik seit dem Jahr 2015 und wird laufend aktualisiert.

abfall

display_name: abfall

abfuhr

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entsorgung

display_name: entsorgung

recycling

display_name: recycling

envi

de: Umwelt

de: Entsorgungsstatistik Stadt St.Gallen


ppv-parkflache

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de: verkehr parkplatz auto parkieren

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de: Parkplätze und Parkflächen der Stadt St.Gallen (kml)

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de: Parkplätze und Parkflächen der Stadt St.Gallen (ov2)

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de: fgb

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de: geojson

de: Parkplätze und Parkflächen der Stadt St.Gallen (geojson)

de: Der Datensatz zeigt die öffentlichen Parkflächen in der Stadt St.Gallen.

auto

display_name: auto

parkieren

display_name: parkieren

parkplatz

display_name: parkplatz

tran

de: Verkehr

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


de: real-time wind offene-sensordaten sensor

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de: Windmessung Bahnhofplatz Stadt St.Gallen (json)

de: Der Datensatz zeigt Windmessungen am Bahnhofplatz St.Gallen. Die Daten werden stündlich aggregiert.

offene-sensordaten

display_name: offene-sensordaten

real-time

display_name: real-time

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display_name: wind

envi

de: Umwelt


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de: Wärmeversorgung Stadt St.Gallen (jsonl)

de: Download PDF Erläuterungen Energieplan - Wärmeversorgung

anergie

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erneuerbare-energien

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fernwarme

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holz

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warmepumpen

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stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


hundekotbehalter

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de: Hundekotbehälter Stadt St.Gallen (kml)

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de: Hundekotbehälter Stadt St.Gallen (gpx)

de: Standorte der Hundekotbehälter

robidog

display_name: robidog

envi

de: Umwelt


veloplan

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de: strassen velo steigung velorouten bike

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de: fgb

de: Veloplan Stadt St.Gallen (fgb)

de: Infos über Infrastruktur und Velorouten

bike

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steigung

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stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


gemeindestrassenplan

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de: gemeindestrassenplan strassenplan

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de: Gemeindestrassenplan Stadt St.Gallen (ov2)

de: Klassierung der Strassen, Trottoirs und Wege

gemeindestrassenplan

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strassenplan

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tran

de: Verkehr

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen


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de: Auskünfte Betreibungsregister Stadt St.Gallen (2005-2018) (parquet)

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de: Auskünfte Betreibungsregister Stadt St.Gallen (2005-2018) (turtle)

de: Anzahl der Betreibungsregisterauskünfte der Stadt St.Gallen (2005-2018)

auskunfte

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econ

de: Wirtschaft und Finanzen

stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Sammelstellen für Glas, Alu-Dosen, Textilien, Styropor, Altöl und Altmetall

envi

de: Umwelt


de: real-time temperatur co2 feuchtigkeit voc offene-sensordaten sensor

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de: CO2 Sensoren in den Innenräumen der Stadtverwaltung St.Gallen (parquet)

de: Die Stadt St.Gallen verfügt über CO2 Sensoren in einigen Innenräumen und Sitzungszimmern der Stadtverwaltung. Dieser Datensatz zeigt die Messwerte dieser Sensoren stündlich aggregiert. Abhängig vom Sensor werden auch noch weitere Werte wie Luftdruck und Anzahl flüchtige organische Stoffe in der Luft angezeigt.

feuchtigkeit

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temperatur

display_name: temperatur

voc

display_name: voc

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


de: haushalt budget rechnung

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (turtle)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (turtle)

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (jsonl)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (jsonl)

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (rdfxml)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (xls)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (xls)

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en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (fgb)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (parquet)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (parquet)

de: jsonld

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (jsonld)

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de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (json)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (json)

de: csv

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (csv)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (csv)

de: Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung (English Data) (n3)

en: Budget 2020 of the City of St.Gallen in Typological Structure (English Data) (n3)

de: Der Datensatz zeigt das Budget 2021 der Stadt St.Gallen nach Artengliederung. Ebenfalls enthalten sind die Rechnung 2019, das Budget 2020, sowie die Abweichung zum Budget 2021. Eine klickbare Visualisierung des Budgets finden Sie im Tab "Klickbares Budget".

en: The dataset shows the Budget 2021 of the city of St.Gallen in typological structure. It also contains the Invoice 2019, the Budget 2020 and the deviation to the Budget 2020. You find a clickable version of the Budget in the Tab "Klickbares Budget"

budget

display_name: budget

haushalt

display_name: haushalt

rechnung

display_name: rechnung

econ

de: Wirtschaft und Finanzen


fernwarmestrategie-hestia

title_for_slug: fernwarmestrategie-hestia

de: sgsw warmeversorgung gasversorgung energy-hackdays

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de: Fernwärmestrategie der Stadt St.Gallen (Hestia) (ov2)

de: kml

de: Fernwärmestrategie der Stadt St.Gallen (Hestia) (kml)

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de: Fernwärmestrategie der Stadt St.Gallen (Hestia) (rdfxml)

de: Mit diesem Datenset ist es möglich, für jede Adresse das entsprechende Gebiet der städtischen Wärmeversorgungsstrategie sowie den voraussichtlichen Zeitpunkt der Einführung von Fernwärme (falls geplant) einzusehen. Die Daten umfassen die geplanten Ausbauphasen 3 und 4 der Fernwärme, über die voraussichtlich im November 2023 die städtische Stimmbevölkerung abstimmen wird.

energy-hackdays

display_name: energy-hackdays

gasversorgung

display_name: gasversorgung

sgsw

display_name: sgsw

warmeversorgung

display_name: warmeversorgung

envi

de: Umwelt

stadt-st-gallen

de: Stadt St.Gallen

en: City of St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


de: bewilligungen offentlicher-raum platze veranstaltungen event

de: Eventplätze öffentlicher Raum Stadt St.Gallen (ov2)

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de: Eventplätze öffentlicher Raum Stadt St.Gallen (gpx)

de: Der Datensatz zeigt die Eventplätze im öffentlichen Raum der Stadt St.Gallen, welche für Veranstaltungen belegt werden können. Die Stadtpolizei St.Gallen unterscheidet zwischen kommerziellen und nicht kommerziellen Veranstaltungen. Diesbezüglich stehen verschiedene Gesuchsformulare zur Verfügung. Vor der Eingabe eines Gesuchs sind die Nutzungsmöglichkeiten sowie die Verfügbarkeit der Eventplätze im Belegungskalender zu prüfen. Weitere Informationen zu Veranstaltungen und Bewilligungen im öffentlichen Raum: [https://www.stadt.sg.ch/home/wirtschaft-arbeit/gewerbe-veranstaltungen/neu-veranstaltungen.html](https://www.stadt.sg.ch/home/wirtschaft-arbeit/gewerbe-veranstaltungen/neu-veranstaltungen.html)[](https://www.stadt.sg.ch/home/wirtschaft-arbeit/gewerbe-veranstaltungen/neu-veranstaltungen.html)

bewilligungen

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event

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platze

display_name: platze

veranstaltungen

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educ

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

stadt-st-gallen

en: With a population of 80,000, St.Gallen, Switzerland’s eighth largest city, is the economic, political, social and cultural metropolis of eastern Switzerland. Its 1400 years of history blend with urban creativity, an innovative economy and an unspoilt landscape.


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de:
In diesem Datensatz sind die Informationen zu den neu erstellten Wohnungen in der Stadt St.Gallen (Erstellungsjahr,
Anzahl Zimmer, Quartier, zeitlich stabile und eindeutige Wohnungs-ID) und die Informationen zur
Bewohnerschaft (Haushaltstyp, Anzahl Personen) je Belegungsjahr kombiniert.

open-data-hack-stgallen

display_name: open-data-hack-stgallen

wohnungsbelegung

display_name: wohnungsbelegung

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

de: Stadt St.Gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


de: passanten langsamverkehr fussganger

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de: Begegnungszonen Stadt St.Gallen (jsonld)

de: Realisierte Begegnungszonen, mit Angabe Gebiet, Nr. und Einführungsdatum

fussganger

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langsamverkehr

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passanten

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envi

de: Umwelt

en: Environment


de: schule schuler einzugsgebiet open-data-hack-stgallen schulwege

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de: Einzugsgebiete von Primar und Sekundarschulen

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schuler

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display_name: schulwege

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Der Datensatz bildet eine Schnittstelle zum Newsfeed der Medienmitteilungen der Stadtpolizei St.Gallen. Der Link zum Newsfeed befindet sich unter "Referenzen".

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news

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polizei

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de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

de: Stadt St.Gallen


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de: Velozählungen Stadt St.Gallen (Tagesaggregation) (turtle)

de: Seit dem Jahr 2011 zählt die Stadt St.Gallen Velofahrer an verschiedenen Zählstellen in der Stadt. Die Zahlen beziehen sich auf die Anzahl Velofahrer pro Tag in beide Richtungen. Stündliche Messwerte finden Sie unter folgendem Datensatz: [https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/velozahlungen-stadt-stgallen/](https://daten.stadt.sg.ch/explore/dataset/velozahlungen-stadt-stgallen/)

tagesaggregation

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display_name: velo

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display_name: velodaten

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display_name: verkehr

tran

de: Verkehr

en: Transport

stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.


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de: Aktuelle Baustellen Stadt St.Gallen (kml)

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de: Aktuelle Baustellen Stadt St.Gallen (jsonld)

de: Aufzeigen der aktuellen Baustellen auf dem städt. Gebiet

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de: Stadt St.Gallen


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de: Der Datensatz zeigt die Abstimmungsergebnisse der Stadt St.Gallen auf kommunaler, kantonaler und eidgenössischer Ebene.

abstimmungen

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ergebnisse

display_name: ergebnisse

stimmburo

display_name: stimmburo

wahlen

display_name: wahlen

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

stadt-st-gallen

de: St.Gallen, die achtgrösste Stadt der Schweiz, ist mit 80'000 Einwohnern die wirtschaftliche, politische, soziale und kulturelle Metropole der Ostschweiz. Ihre 1400-jährige Geschichte verbindet sich mit urbaner Kreativität, einer innovativen Wirtschaft und einer intakten Landschaft.

de: Abstimmungsergebnisse Stadt St.Gallen


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de: Luftwerte in der Stadt St.Gallen (kml)

de: jsonld

de: Luftwerte in der Stadt St.Gallen (jsonld)

de: Luftwerte in der Stadt St.Gallen (jsonl)

de: Die Stadt St.Gallen verfügt über Luftsensoren an verschiedenen Standorten der Stadt, welche die Luftfeuchtigkeit und Temperatur messen. Die Daten werden stündlich aggregiert.

feuchtigkeit

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offene-sensordaten

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sensor

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temperatur

display_name: temperatur

envi

de: Umwelt