offentlicher-verkehr

regi

fr: Régions et villes

tran

fr: Transports

de: Verkehr

title_for_slug: offentlicher-verkehr

fr: Le géoproduit comprend les lignes, les arrêts et les zones de desserte des transports publics pour l'horaire de l'année actuelle. Les indications sont présentées séparément selon six catégories de moyen de transport (train, bus, tramway, lignes nocturnes, transport à câble, bateau). Des informations supplémentaires sont à disposition pour les arrêts (nom) et les zones de desserte (nom, nombre d'habitants dans la zone). En outre, la qualité de la desserte par les transports publics peut être indiquée d'après six différents niveaux de qualité (A, B, C, D, E et F). Ces qualités de la desserte par les transports publics sont définies dans la fiche de mesure B_10 du plan directeur cantonal. Les zones tarifaires de la communauté tarifaire 'Libero' font également part du géoproduit.

de: Das Geoprodukt beinhaltet die Linien, Haltestellen und Einzugsgebiete des öffentlichen Verkehrs im Kanton Bern für das aktuelle Fahrplanjahr. Die Angaben beziehen sich dabei getrennt auf die sechs verschiedenen Kategorien von Verkehrsmitteln (Bahn, Bus, Tram, Nachtlinien, Seilbahn, Schiff). Im Weiteren steht die ÖV-Erschliessungsgüte  gestützt auf das Massnahmenblatt B_10 des kantonalen Richtplans - differenziert nach sechs verschiedenen Güteklassen (A, B, C, D, E und F) - als Flächendatensatz zur Verfügung. Die Tarifzonen des Tarifverbundes 'Libero' sind ebenfalls Bestandteil dieses Geoprodukts.

name: Amt für öffentlichen Verkehr und Verkehrskoordination

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.


heal

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Salute

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

fr: adulte institution-sanitaire homme dispositif-social tableau-des-valeurs

de: erwachsene gesundheitseinrichtung mensch sozialeinrichtung wertetabelle

label: geocat.ch permalink

state: active

type: dataset

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

de: Link zum Daten-Download (Zip)

format: ZIP

format: WFS

format: WMS

fr: Les personnes vivant dans le canton de Berne qui présentent une maladie chronique ou un handicap physique, mental ou psychique doivent recevoir les soins, l’assistance ainsi que le soutien, la stimulation et la formation nécessaires pour garantir une vie aussi autonome que possible. La réalisation de cet objectif requiert une collaboration étroite du canton et des communes avec les institutions et organisations privées et publiques, les spécialistes et les bénévoles.

de: Menschen im Kanton Bern mit einer körperlichen, geistigen oder psychischen Beeinträchtigung oder einer chronischen Krankheit sollen die nötige Pflege, Betreuung und Unterstützung sowie Förderung und Bildung erhalten um ein selbstbestimmtes Leben führen zu können. Dazu braucht es den Einsatz von privaten und öffentlichen Institutionen, Organisationen und Fachpersonen wie auch von Freiwilligen in enger Zusammenarbeit mit Kanton und Gemeinden.

spatial: Kanton Bern (erweitert)

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

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

political_level: canton

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: Bern-Kt - Geocat Harvester

fr: Sites des fournisseurs de prestations dans les domaines du troisième âge et du handicap

de: Standorte der Leistungserbringung in den Bereichen Alter und Behinderung


naturraumgliederung

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: naturraumgliederung

fr: Le fichier permet de représenter de manière simplifiée la structure des ensembles naturels du canton de Berne. Il est basé pour l’essentiel sur la Carte des aptitudes des sols et sur les physiotopes (Grosjean, 1977). Les critères considérés sont les formes du paysage, les types de sols, l’altitude, la géologie, le climat et l’hydrologie.

de: Der Datensatz umfasst eine vereinfachte Darstellung der Gliederung des Naturraums des Kantons Bern. Sie beruht im Wesentlichen auf der Bodeneignungskarte und den Physiotypen gemäss Grosjean 1977. Berücksichtigt wurden vor allem Landschaftsformen, Bodentypen, Höhenlage, Geologie, Klima und Hydrologie.

spatial: Kanton Bern

name: Universität Bern Geographisches Institut

fr: Typologie des ensembles naturels

de: Naturraumgliederung


kommunale-nutzungsplanung

title_for_slug: kommunale-nutzungsplanung

fr: protection-de-la-nature corps-executif risque-naturel planification-de-lespace-physique amenagement-du-paysage commune planification-regionale eaux-geographie cadastre amenagement-du-territoire bois polluant-sonore tableau-des-valeurs plan planification

de: naturschutz behorde naturgefahr raumplanung landschaftsplanung gemeinde regionalplanung gewasser kataster flachennutzungsplanung wald larmbelastung wertetabelle plan planung

fr: Thème du cadastre RDPPF L' ordonnance classe les jeux de géodonnées de base communales qui relèvent du domaine des plans d'affectation dans le cadastre des restrictions de droit public à la propriété foncière (cadastre RDPPF). Les thèmes du cadastre RDPPF suivantes se trouvent dans le géoproduit NUPLA: - Plans d'affectation communaux (OGéo ID 73C), - Degré de sensibilité au bruit (OGéo ID 145), - Distances par rapport à la forêt communales (OGéo ID 159C). Les espaces réservés aux eaux déterminés par les communes se trouvent aussi dans le géoproduit (couches 'UEGEWRF: Espaces réservés aux eaux (surfaces)' et 'UEGEWRL: Espaces réservés aux eaux (lignes)'). **Le jeu de données est en construction et n'est pas encore disponible pour l'ensemble du canton de Berne. ** Remplace le géoproduit: Plans d'affectation (NPL)

de: ÖREB-Katasterthema Die kommunalen Geobasisdatensätze im Bereich Nutzungsplanung sind gemäss der Verordnung über den Kataster der öffentlich-rechtlichen Eigentumsbeschränkungen (ÖREBKV) Bestandteile des ÖREB-Katasters. Folgende ÖREB-Katasterthemen sind in diesem Geoprodukt NUPLA enthalten: - Kommunale Nutzungsplanung (GeoIV ID 73C), - Lärmempfindlichkeitsstufen (GeoIV ID 145), - Kommunale Wald-Baulinien (GeoIV ID 159C). Enthalten sind auch die von den Gemeinden festgelegten Gewässerräume (Ebenen 'UEGEWRF: Gewässerraumflächen' und 'UEGEWRL: Gewässerraumlinien'). **Der Datensatz befindet sich im Aufbau und ist noch nicht flächendeckend für den ganzen Kanton Bern vorhanden. ** Ersetzt das Geoprodukt: Nutzungsplanung (NPL)


parzellennummern

title_for_slug: parzellennummern

fr: registre-foncier droit-de-propriete cadastre tableau-des-valeurs

de: grundbuch eigentumsordnung kataster wertetabelle

fr: Le produit Numéros de parcelles contient les numéros géoréférencés de parcelles (bien-fonds ainsi que les droits distincts et permanents) du canton de Berne. Par le fait que les numéros de parcelles soient connues par leurs coordonnées (y et x), DIPANU permet de rechercher des parcelles dans le canton de Berne.

de: Das Produkt Parzellennummern beinhaltet die georeferenzierten Nummern von Grundstücken (Liegenschaften und Selbstständige, dauernde Rechte) im Kanton Bern. Dadurch, dass die Grundstücknummern mit ihren Koordinaten (y und x) abgelegt sind, dient DIPANU als Suchinstrument von Grundstücken innerhalb des Kantons Bern.

fr: Numéros de parcelles

de: Parzellennummern


kantonaler-richtplan-elemente-verkehr

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: kantonaler-richtplan-elemente-verkehr

fr: reseau-routier transport-prive infrastructure-routiere migration-pendulaire besoin transport-de-voyageurs planification-de-lespace-physique trafic transport-en-commun projet tableau-des-valeurs

de: strassennetz individualverkehr verkehrsinfrastruktur pendelverkehr bedarf personenverkehr raumplanung verkehr offentlicher-verkehr projekt wertetabelle

fr: Le plan directeur fixe les priorités concernant l'exploitation et l'optimisation des infrastructures des transports publics ainsi que les priorités temporelles de l'achèvement des tronçons du réseau de routes nationales décidé sur la base de critères prenant en compte l'urbanisme, les transports et l'économie. Les principales liaisons routières bernoises d'importance suprarégionale doivent être incluses dans le réseau des routes d'importance nationale. Les objectifs de la protection de l'air permettent une certaine croissance du trafic individuel motorisé. Il est possible de réserver des 'crédits de trajets' pour l'implantation d'affectations générant une importante fréquentation en des emplacements stratégiques à l'échelle cantonale.

de: Im Richtplan werden die Prioritäten für den Betrieb und den Ausbau der Infrastruktur für den öffentlichen Verkehr und für die Fertigstellung der Teilstücke des beschlossenen Nationalstrassennetzes nach siedlungs-, verkehrs- und wirtschaftspolitischen Kriterien festgesetzt. Wichtige bernische Strassenverbindungen von überregionaler Bedeutung sollen in das Netz der Strassen von nationaler Bedeutung aufgenommen werden. Die Ziele der Luftreinhaltung lassen ein gewisses Wachstum des motorisierten Verkehrs zu. Für verkehrsintensive Bauvorhaben an strategisch wichtigen kantonalen Standorten können so genannte Fahrleistungskredite reserviert werden.

spatial: Schweiz

fr: Plan directeur cantonal, éléments des transports

de: Kantonaler Richtplan, Elemente Verkehr


gefahrenanalyse-der-gemeinden

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: gefahrenanalyse-der-gemeinden

fr: Les données renseignent sur les dangers spécifiques à chaque commune. Elles constituent le fondement de la préparation des organes communaux de protection de la population en matière de catastrophes ou de situations d’urgence.

de: Die Daten geben Auskunft über die für jede Gemeinde spezifische Gefährdungssituation. Sie bilden die Basis für die risikobasierte Vorbereitung der kommunalen Organe des Bevölkerungsschutzes im Hinblick auf Katastrophen und Notlagen.

name: Amt für Bevölkerungsschutz, Sport und Militär

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.


steininventare

title_for_slug: steininventare

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

de: Link zum Daten-Download (Zip)

fr: L'inventaire des bornes de limites STEINV du canton de Berne compile l'inventaire des bornes de limites cantonales, celui des bornes de limites historiques (ancien Evêché de Bâle et abbaye de Bellelay) et celui des bornes de lieues.

de: Das Steininventar STEINV des Kantons Bern enthält die Inventare der Kantonsgrenzsteine, der Historischen Steine (Grenzsteine Fürstbistum Basel / Grenzsteine Abtei Bellelay) und der Stundensteine.

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

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

fr: Inventaires des bornes

de: Steininventare


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

de: lufttemperaturen luft

label: LoRa-Datenbeschrieb

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

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2020/04

media_type: text/csv

format: CSV

mimetype: text/csv

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2023/06

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2022/04

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/12

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2024/12

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2023/02

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2020/01

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/01

de: Datenbeschrieb

media_type: text/plain

format: TXT

mimetype: text/plain

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2024/09

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2023/11

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2021/03

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2020/02

de: LoRa-Sensor-Messwerte 2023/12

de:
Seit Frühjahr 2019 betreibt das AWEL des Kantons Zürich ein Messnetz aus rund 40 Lufttemperatur und -feuchte Sensoren (LoRa). Die Sensor-Standorte befinden sich hauptsächlich im städtischen Raum, verdichtet in der Stadt Zürich, aber auch in weiteren Gemeinden im Kanton Zürich. Ziel des Messnetzes ist es, Messdaten für Stadtklima-Analysen bereitzustellen, damit Aspekte des Lokalklimas und Klimawandels stärker sichtbar werden und in der Raumplanung und Stadtentwicklung berücksichtigt werden können. Mit Hilfe dieser Daten lassen sich u.a. die Auswirkungen von Hitzewellen im städtischen Raum beschreiben. Das Messnetz wird durch das AWEL betrieben, unter Beteiligung der Stadt Zürich; die weiteren Standort-Gemeinden sind über die Messaktivität informiert.
Der hier verfügbare Datensatz wird ab dem Jahr 2025 unregelmässig aktualisiert und umfasst alle, für die Standorte gültigen Messwerte im 10 Minuten Mittel, inklusive entsprechender Standortinformationen. Weitere Angaben zu Datensatz-Struktur und verwendeten Sensoren sind im Datensatz-Beschrieb zu finden.

awel-kanton-zuerich

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

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

de: Lufttemperatur und Luftfeuchte LoRa-Sensor-Messwerte


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

de: einkommensverteilung steuerertrag

de: Steuererträge nach Einkommensklassen

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

format: XLS

de: Steuererträge nach Vermögensklassen

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

einkommensverteilung

display_name: einkommensverteilung

steuerertrag

display_name: steuerertrag

statistisches-amt-kanton-zuerich

de: Statistisches Amt Kanton Zürich

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

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester

de: Steuererträge nach Einkommens- und Vermögensklassen


regi

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

de: AGIS Direktdownload

format: SERVICE

de: Die Daten beinhalten geschützte Hecken aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Naturschutz im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: linienbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode = 7911).

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.

value: Aargau-Kt - Geocat Harvester

de: Hecken (geschützt) im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)


de: Daten der amtlichen Vermessung im Datenmodell Bund (DM.01-AV-CH). Fixpunkte: Die Datenebene enthält die Lagefixpunkte der Kategorie 1 (Punkte der Landesvermessung), der Kategorie 2 (Punkte des Kantons) und der Kategorie 3 (Punkte der amtlichen Vermessung) sowie die Höhenfixpunkte der Kategorie 1 (Punkte des Landesnivellement), der Kategorie 2 (Punkte des kantonalen Nivellement) und der Kategorie 3 (Punkte von kommunalen Nivellementen). Die Punkte stellen den Bezug zum Koordinatensystem her. Die Höhen bzw. Gebrauchshöhen stützen sich auf das offizielle Höhensystem des Landesnivellement von 1902 (LN02) ab. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lage- und Höhengenauigkeit der Fixpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 28). Die äussere Zuverlässigkeit eines jeden Fixpunktes wird durch geeignete statistische Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Bodenbedeckung: Die Datenebene enthält die Bodenbedeckungsflächen (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald, etc.), welche flächendeckend als Gebietsaufteilung definiert sind, die Gebäude- bzw. Assekuranznummern und die Objektnamen (z.B. Gebäudebezeichnungen, Gewässernamen, etc.). Die Genauigkeitsanforderungen der Bodenbedeckungsflächen sowie die aufzunehmenden Minimalflächen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit von Einzelpunkten wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Einzelobjekte: Die Datenebene enthält Einzelobjekte (z.B. Mauern, Brunnen, Masten, Brücken, etc.), welche als Punkt-, Linien- oder Flächenelemente dargestellt werden. Die Genauigkeitsanforderungen der Einzelobjekte richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Nomenklatur: Die Datenebene enthält die Flur-, Orts- und Geländenamen. Die Flurnamen beziehen sich auf Geländeteile und sind flächendeckend als Gebietsaufteilung abgebildet. Die Ortsnamen beziehen sich auf abgegrenzte Geländeteile und überlagern die Flurnamen. Die Geländenamen stehen für einzelne Geländepunkte, welche nicht Orts- und Flurnamen sind und weisen keine Abgrenzung auf. Liegenschaften: Die Datenebene enthält die Grenzpunkte, die Grundstücke bzw. Parzellen und die selbständigen und dauernden Rechte soweit diese flächenmässig ausgeschieden werden können. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Grenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Grenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Rohrleitungen: Die Datenebene enthält die Hochdruckleitungen für Gas. Die Genauigkeitsanforderungen der Rohrleitungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Gebäudeadressen: Die Datenebene enthält die Gebäudeadressen bestehend aus Haus- bzw. Polizeinummern sowie Strassen- und Platznamen. Hoheitsgrenzen: Die Datenebene enthält die Hoheitsgrenzpunkte und Hoheitsgrenzen (Gemeinde-, Bezirks-, Kantons- und Landesgrenze). Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). administrative Einteilungen: Die Datenebene enthält die administrativen Einteilungen einer Gemeinde bzw. eines Operates (Nummerierungsbereiche, Planeinteilungen und Toleranzstufeneinteilung). Datenformat INTERLIS (1 File pro Gemeinde) beinhaltet die folgenden Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung Bund (DM.01-AV-CH), Version 24: FixpunkteKategorie1, FixpunkteKategorie2, FixpunkteKategorie3, Bodenbedeckung, Einzelobjekte, Hoehen, Nomenklatur, Liegenschaften, Rohrleitungen, Nummerierungsbereiche, Gemeindegrenzen, Bezirksgrenzen, Kantonsgrenzen, Landesgrenzen, Planeinteilungen, TSEinteilung, Rutschgebiete, Gebaeudeadressen, PLZOrtschaft und Planrahmen. Datenformat Shape beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung bzw. die folgenden Shapedateien (In Klammer ist der Geometrietyp angegeben): FP_Lagefixpunkte (Punkt), FP_Hoehenfixpunkte (Punkt), HGR_Hoheitsgrenzpunkte (Punkt), HGR_Gemeindegrenzen (Flaeche), HGR_Hoheitsgrenzabschnitte (Linie), GEB_Lokalisationsnamen (Punkt), GEB_Gebaeudeadressen (Punkt), AE_Mehrzweckkataster (Punkt), BB_ProjBoFlaechen (Flaeche), BB_ProjGebaeudenummern (Punkt), BB_ProjObjektnamen (Punkt), BB_BoFlaechen (Flaeche), BB_Gebaeudenummern (Punkt), BB_Objektnamen (Punkt), EO_Flaechenelemente (Flaeche), EO_Linienelemente (Linie), EO_Punktelemente (Punkt), EO_Objektnamen (Punkt), EO_Objektnummern (Punkt), RL_Rohrleitungen (Linie), LS_Grenzpunkte (Punkt), LS_ProjLiegenschaften (Flaeche), LS_ProjSelbstRechte (Flaeche), LS_Liegenschaften (Flaeche), LS_SelbstRechte (Flaeche), NK_Flurnamen (Flaeche) und NK_Nomenklatur (Punkt). Datenformat DXF Geobau beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung in der Layerstruktur gemäss Datenreferenzmodell SN 612020.

de: AV: Daten der amtlichen Vermessung, Datenmodell Bund


ov-haltekanten

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: ov-haltekanten

de: öV-Haltekanten

de: Dieser Datensatz behinhaltet die Haltekanten des öffentlichen Verkehrs im Kanton Aargau.


de: Die Daten beinhalten Hochwassergefahrenzone (1, 2, 3) aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Gefahrenzonen im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 5311, 5312 und 5313 gemäss Zonensystematik). Die Hochwassergefahrenzonen dienen dem Schutz von Personen, Bauten und Anlagen vor Anlagen vor Schädigungen durch Hochwasserereignisse. Die Hochwasserzonen sind den Grundnutzungen überlagert.

de: Hochwassergefahrenzonen im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)


de: Daten der amtlichen Vermessung im Datenmodell Aargau (DM.01-AV-AG). Fixpunkte: Die Datenebene enthält die Lagefixpunkte der Kategorie 1 (Punkte der Landesvermessung), der Kategorie 2 (Punkte des Kantons) und der Kategorie 3 (Punkte der amtlichen Vermessung) sowie die Höhenfixpunkte der Kategorie 1 (Punkte des Landesnivellement), der Kategorie 2 (Punkte des kantonalen Nivellement) und der Kategorie 3 (Punkte von kommunalen Nivellementen). Die Punkte stellen den Bezug zum Koordinatensystem her. Die Höhen bzw. Gebrauchshöhen stützen sich auf das offizielle Höhensystem des Landesnivellement von 1902 (LN02) ab. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lage- und Höhengenauigkeit der Fixpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 28). Die äussere Zuverlässigkeit eines jeden Fixpunktes wird durch geeignete statistische Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Bodenbedeckung: Die Datenebene enthält die Bodenbedeckungsflächen (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald, etc.), welche flächendeckend als Gebietsaufteilung definiert sind, die Gebäude- bzw. Assekuranznummern und die Objektnamen (z.B. Gebäudebezeichnungen, Gewässernamen, etc.). Die Genauigkeitsanforderungen der Bodenbedeckungsflächen sowie die aufzunehmenden Minimalflächen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit von Einzelpunkten wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Einzelobjekte: Die Datenebene enthält Einzelobjekte (z.B. Mauern, Brunnen, Masten, Brücken, etc.), welche als Punkt-, Linien- oder Flächenelemente dargestellt werden. Die Genauigkeitsanforderungen der Einzelobjekte richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Nomenklatur: Die Datenebene enthält die Flur-, Orts- und Geländenamen. Die Flurnamen beziehen sich auf Geländeteile und sind flächendeckend als Gebietsaufteilung abgebildet. Die Ortsnamen beziehen sich auf abgegrenzte Geländeteile und überlagern die Flurnamen. Die Geländenamen stehen für einzelne Geländepunkte, welche nicht Orts- und Flurnamen sind und weisen keine Abgrenzung auf. Liegenschaften: Die Datenebene enthält die Grenzpunkte, die Grundstücke bzw. Parzellen und die selbständigen und dauernden Rechte soweit diese flächenmässig ausgeschieden werden können. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Grenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Grenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Rohrleitungen: Die Datenebene enthält die Hochdruckleitungen für Gas. Die Genauigkeitsanforderungen der Rohrleitungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Gebäudeadressen: Die Datenebene enthält die Gebäudeadressen bestehend aus Haus- bzw. Polizeinummern sowie Strassen- und Platznamen. Hoheitsgrenzen: Die Datenebene enthält die Hoheitsgrenzpunkte und Hoheitsgrenzen (Gemeinde-, Bezirks-, Kantons- und Landesgrenze). Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). administrative Einteilungen: Die Datenebene enthält die administrativen Einteilungen einer Gemeinde bzw. eines Operates (Nummerierungsbereiche, Planeinteilungen und Toleranzstufeneinteilung). Datenformat INTERLIS (1 File pro Gemeinde) beinhaltet die folgenden Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung Aargau (DM.01-AV-AG), Version 25: FixpunkteKategorie1, FixpunkteKategorie2, FixpunkteKategorie3, Bodenbedeckung, Einzelobjekte, Hoehen, Nomenklatur, Liegenschaften, Rohrleitungen, Nummerierungsbereiche, Gemeindegrenzen, Bezirksgrenzen, Kantonsgrenzen, Landesgrenzen, Planeinteilungen, TSEinteilung, Rutschgebiete, Gebaeudeadressen, PLZOrtschaft, Planrahmen, Waldfeststellung (kantonale Option) und Mehrzweckkataster (kommunale Option). Datenformat Shape beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung bzw. die folgenden Shapedateien (In Klammer ist der Geometrietyp angegeben): FP_Lagefixpunkte (Punkt), FP_Hoehenfixpunkte (Punkt), HGR_Hoheitsgrenzpunkte (Punkt), HGR_Gemeindegrenzen (Flaeche), HGR_Hoheitsgrenzabschnitte (Linie), GEB_Lokalisationsnamen (Punkt), GEB_Gebaeudeadressen (Punkt), AE_Mehrzweckkataster (Punkt), BB_ProjBoFlaechen (Flaeche), BB_ProjGebaeudenummern (Punkt), BB_ProjObjektnamen (Punkt), BB_BoFlaechen (Flaeche), BB_Gebaeudenummern (Punkt), BB_Objektnamen (Punkt), EO_Flaechenelemente (Flaeche), EO_Linienelemente (Linie), EO_Punktelemente (Punkt), EO_Objektnamen (Punkt), EO_Objektnummern (Punkt), RL_Rohrleitungen (Linie), LS_Grenzpunkte (Punkt), LS_ProjLiegenschaften (Flaeche), LS_ProjSelbstRechte (Flaeche), LS_Liegenschaften (Flaeche), LS_SelbstRechte (Flaeche), NK_Flurnamen (Flaeche) und NK_Nomenklatur (Punkt). Datenformat DXF Geobau beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells der amtlichen Vermessung in der Layerstruktur gemäss Datenreferenzmodell SN 612020.

de: AV: Daten der amtlichen Vermessung, Datenmodell Aargau


de: öV-Haltestellen

de: Dieser Datensatz behinhaltet die Haltestellen des öffentlichen Verkehrs im Kanton Aargau.


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: Daten der amtlichen Vermessung im vereinfachten Datenmodell (MOpublic). Fixpunkte: Die Datenebene enthält die Lagefixpunkte der Kategorie 1 (Punkte der Landesvermessung), der Kategorie 2 (Punkte des Kantons) und der Kategorie 3 (Punkte der amtlichen Vermessung) sowie die Höhenfixpunkte der Kategorie 1 (Punkte des Landesnivellement), der Kategorie 2 (Punkte des kantonalen Nivellement) und der Kategorie 3 (Punkte von kommunalen Nivellementen). Die Punkte stellen den Bezug zum Koordinatensystem her. Die Höhen bzw. Gebrauchshöhen stützen sich auf das offizielle Höhensystem des Landesnivellement von 1902 (LN02) ab. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lage- und Höhengenauigkeit der Fixpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 28). Die äussere Zuverlässigkeit eines jeden Fixpunktes wird durch geeignete statistische Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Bodenbedeckung: Die Datenebene enthält die Bodenbedeckungsflächen (Gebäude, Strassen, Gewässer, Wald, etc.), welche flächendeckend als Gebietsaufteilung definiert sind, die Gebäude- bzw. Assekuranznummern und die Objektnamen (z.B. Gebäudebezeichnungen, Gewässernamen, etc.). Die Genauigkeitsanforderungen der Bodenbedeckungsflächen sowie die aufzunehmenden Minimalflächen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit von Einzelpunkten wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Einzelobjekte: Die Datenebene enthält Einzelobjekte (z.B. Mauern, Brunnen, Masten, Brücken, etc.), welche als Punkt-, Linien- oder Flächenelemente dargestellt werden. Die Genauigkeitsanforderungen der Einzelobjekte richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 29). Nomenklatur: Die Datenebene enthält die Flur-, Orts- und Geländenamen. Die Flurnamen beziehen sich auf Geländeteile und sind flächendeckend als Gebietsaufteilung abgebildet. Die Ortsnamen beziehen sich auf abgegrenzte Geländeteile und überlagern die Flurnamen. Die Geländenamen stehen für einzelne Geländepunkte, welche nicht Orts- und Flurnamen sind und weisen keine Abgrenzung auf. Liegenschaften: Die Datenebene enthält die Grenzpunkte, die Grundstücke bzw. Parzellen und die selbständigen und dauernden Rechte soweit diese flächenmässig ausgeschieden werden können. Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Grenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Grenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Rohrleitungen: Die Datenebene enthält die Hochdruckleitungen für Gas. Die Genauigkeitsanforderungen der Rohrleitungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Einzelpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Gebäudeadressen: Die Datenebene enthält die Gebäudeadressen bestehend aus Haus- bzw. Polizeinummern sowie Strassen- und Platznamen. Hoheitsgrenzen: Die Datenebene enthält die Hoheitsgrenzpunkte und Hoheitsgrenzen (Gemeinde-, Bezirks-, Kantons- und Landesgrenze). Die Genauigkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen richten sich nach den Toleranzstufen (TVAV Art. 3). Die Lagegenauigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird als Standardabweichung (mittlere Fehler) definiert (TVAV Art. 31). Die Äussere Zuverlässigkeit der Hoheitsgrenzpunkte wird durch geeignete Kenngrössen nachgewiesen (TVAV Art. 34). Datenformat INTERLIS (1 File pro Gemeinde) beinhaltet die folgenden Topics des Datenmodells MOpublic: Control_points (Fixpunkte), Land_cover (Bodenbedeckung), Single_objects (Einzelobjekte), Heights (Hoehen), Local_names (Nomenklatur), Ownership (Liegenschaften), Pipelines (Rohrleitungen), Territorial_boundaries (Gemeindegrenzen und übrige Hoheitsgrenzen) und Building_addresses (Gebaeudeadressen). Datenformat Shape beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells MOpublic bzw. die folgenden Shapedateien (In Klammer ist der Geometrietyp angegeben): FP_LFP (Punkt), BB_BoFlaeche (Flaeche), BB_BBText (Punkt), BB_ProjBoFlaeche (Flaeche), BB_ProjBBText (Punkt), EO_Flaechenelement (Flaeche), EO_FlaechenelementText (Punkt), EO_Linienelement (Linie), EO_LinienelementText (Punkt), EO_Punktelement (Punkt), EO_PunktelementText (Punkt), NK_Namen (Flaeche), NK_NamenPos (Punkt), LS_Grenzpunkt (Punkt), LS_Liegenschaft (Flaeche), LS_LiegenschaftPos (Punkt), LS_SelbstRecht-Bergwerk (Flaeche), LS_SelbstRecht-BergwerkPos (Punkt), LS_ProjLiegenschaft (Flaeche), LS_ProjLiegenschaftPos (Punkt), LS_ProjSelbstRecht-Bergwerk (Flaeche), LS_ProjSelbstRecht-BergwerkPos (Punkt), RL_Linienelement (Linie), RL_LinienelementText (Punkt), GEM_Hoheitsgrenzpunkt (Punkt), GEM_Gemeindegrenze (Flaeche), GEB_Gebaeudeeingang (Punkt), GEB_LokalisationsNamePos (Punkt) und GEB_HausnummerPos (Punkt). Datenformat DXF beinhaltet die obig aufgeführten Topics des Datenmodells MOpublic in der Layerstruktur gemäss der Weisung Datenmodell «MOpublic», Kapitel 9.6 DXF.

de: AV: Daten der amtlichen Vermessung, vereinfachtes Datenmodell MOpublic


de: AGIS Direktdownload

de: Die Daten beinhalten geschützte Kulturobjekte aus den genehmigten Bauzonenplänen der Gemeinden und können bei gezielten Fragen zum Thema Kulturschutz im Baugebiet verwendet werden. Sie werden vom Datensatz "Nutzungsplanung: objektbezogene Überlagerungen" ableitet (KTCode 8211, 8212, 8213 und 8219 ).

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

de: Das AGIS Service Center unterstützt als kantonale Koordinationsstelle die Bereitstellung von Geoinformationen und Metadaten der kantonalen Verwaltung. Die zuständigen kantonalen Fachstellen stellen die öffentlichen Geodaten des Kantons Aargau mittels der Infrastruktur des AGIS Service Center in der Informatik Aargau als Webservices und zum Download bereit.

de: Kulturobjekte im Baugebiet (themenspezifischer Auszug aus den Nutzungsplandaten)


maintainer: Frédéric Ducry, Responsable de diffusion

name: Service de la mobilité et de l’aménagement des espaces publics Ville de Lausanne, Gestionnaire de la donnée

label: Métadonnée sur geocat.ch

label: Métadonnée complète sur viageo.ch

fr: Réseau routier du 30km/h de nuit (SHP)

fr: Télécharger sur viageo.ch

format: SHP

fr:
Données du réseau routier du 30km/h de nuit de la commune de Lausanne.
Contient les axes des voies de communication, hors zones modérées déjà existantes, impactés par les restrictions nocturne de vitesse.

spatial: Lausanne

tran

de: Verkehr

lausanne

fr: Ville de Lausanne

fr: Le service de la mobilité et de l’aménagement des espaces publics (MAP) de la Ville de Lausanne publie ses géodonnées sous forme de fichiers à télécharger. Toutes les géodonnées actuellement disponibles et soumises aux conditions générales d'aquisition et d'utilisation des géodonnées de base en libre accès sont listées ici.

political_level: commune

value: Stadt Lausanne - DCAT Harvester

fr: Réseau routier du 30km/h de nuit


name: Service du Cadastre, Responsable de diffusion

name: Service du Cadastre, Gestionnaire de la donnée

fr: LiDAR 2019 - Modèle numérique de terrain (MNT) (GEOTIFF)

format: GeoTIFF

fr: Commander sur viageo.ch

fr:
Le MNT a été généré à partir de points bruts classifiés issus de l'office fédérale de topographie, swisstopo. Les points bruts sont interpolés sur une grille raster régulière d'une résolution spatiale de 0.5 mètre.

Pour le MNT, seuls les points des classes suivantes sont utilisés pour l'interpolation :
- Sol (surfaces imperméables)
- Sol (surfaces perméables)
- Eau

Le MNT est donc un modèle du sol, sans arbres ni bâtiments.

regi

fr: Régions et villes


maintainer: Open Data Zürich

de: sachdaten agglomeration tabellen

de: Ständige Wohnbevölkerung der Gemeinden der Agglomeration Zürich, nach Altersklasse. Stand 2013.

agglomeration

display_name: agglomeration

sachdaten

display_name: sachdaten

tabellen

display_name: tabellen

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

name: Sektion Demografie und Migration, Bundesamt für Statistik

stadt-zurich

fr: Ville de Zurich

de: Stadt Zürich

en: City of Zurich

it: Cità di Zurigo

fr: Vous trouverez ici les données de la ville de Zürich. En parallèle, Open Data Zürich a son propre portail Open Data où vous pouvez trouver également des manuels et des documents sur le traitement des données. À de rares exceptions près, toutes les données publiées par Open Data Zürich sont sous une licence «Creative Commons Zero».

de: Open Data Zürich stellt hier offene Daten aus der Stadt Zürich zur freien Nutzung bereit. Die Stadt Zürich verfügt parallel über ein eigenes Open Data Portal, auf dem Sie auch Anleitungen und Dokumentationen zum Umgang mit Datensätzen finden. Mit wenigen Ausnahmen sind alle Datensätze der Stadt Zürich mit «Creative Commons Zero» lizenziert.

en: Here you find all publicly available data published by Open Data Zürich. In addition, the city of Zurich runs its own Open Data Portal, where you find manuals and documentation about the handling of datasets. With only a few exceptions, all datasets from Open Data Zürich are licensed under «Creative Commons Zero».

it:
Open Data Zürich propone qui dati pubblici della città di Zurigo, pronti alla libera utilizzazione.
La città di Zurigo dispone parallelamente di un proprio portale Open Data, sul quale sono disponibili anche istruzioni e documentazioni per contestualizzare i datasets.
A parte poche eccezioni tutte le datasets della città di Zurigo hanno una licenza «Creative Commons Zero».

value: ZH - DCAT Harvester

de: Wohnbevölkerung der Agglomeration Zürich nach Altersklasse


maintainer: Staatskanzlei Zug

fr: federal votation

de: abstimmung national

it: nazionale votazione

label: Descripziun dal format

label: Descrizione del formato

label: Description du format

label: Formatbeschreibung

identifier: csv

media_type: application/json

format: JSON

mimetype: application/json

identifier: json

rm: Resultats finals da la votaziun federala "Volksinitiative vom 2. November 2012 «Stopp der Überbevölkerung - zur Sicherung der natürlichen Lebensgrundlagen»", 30 da november 2014, Kanton Zug, ordinà tenor vischnancas.

fr: Résultats finaux du vote fédéral "Volksinitiative vom 2. November 2012 «Stopp der Überbevölkerung - zur Sicherung der natürlichen Lebensgrundlagen»", 30 novembre 2014, Kanton Zug, répartis par municipalités.

de: Schlussresultate der eidgenössischen Abstimmung "Volksinitiative vom 2. November 2012 «Stopp der Überbevölkerung - zur Sicherung der natürlichen Lebensgrundlagen»", 30. November 2014, Kanton Zug, aufgeschlüsselt nach Gemeinden.

it: Risultati finali della votazione federale "Volksinitiative vom 2. November 2012 «Stopp der Überbevölkerung - zur Sicherung der natürlichen Lebensgrundlagen»", 30 novembre 2014, Kanton Zug, suddivisi per municipalit.

abstimmung

display_name: abstimmung

federal

display_name: federal

national

display_name: national

nazionale

display_name: nazionale

plaun-naziunal

display_name: plaun-naziunal

votation

display_name: votation

votazione

display_name: votazione

votaziun

display_name: votaziun

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

staatskanzlei-zug

de: Staatskanzlei Zug

de: Der Kanton Zug veröffentlicht hier schrittweise OGD-Datensätze der kantonalen Verwaltung.

value: ZG-Kt - Staatskanzlei - DCAT Harvester


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

regi

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

de: baum bauminventar baumkataster stadtbaum

fr: Map (Preview)

de: Map (Preview) Stadtplan

en: Map (Preview)

it: Map (Preview)

de: Link zum Thema im Internet-Stadtplan der Stadt Bern

de: WMS Baumkataster

de: Web Map Services WMS

de: WFS Baumkataster

de: Web Feature Services WFS

de: Durch Stadtgrün bewirtschaftete Bäume, Symbole für Laubbaum, Nadelbaum und Obstbaum, mit den Informationen über Gattung, Art, deutscher Name, Pflanzjahr und Standort.

spatial: Stadt Bern

geoinformation-der-stadt-bern

fr: L’Office du cadastre de la ville de Berne

de: Geoinformation Stadt Bern

en: The Land Surveying Office of the City of Bern

it: L'ufficio del catasto nella Città di Berna

fr: L’Office du cadastre (Geoinformation Stadt Bern) est l’organisme compétent pour la collecte, l’accès et la diffusion d’informations géographiques dans la ville de Berne.

de: Geoinformation Stadt Bern (ehemals Vermessungsamt) ist die Kompetenzstelle für die Beschaffung, den Zugang und die Verbreitung von Geoinformationen in der Stadt Bern.

en: The Surveying Office (Geoinformation Stadt Bern) is the centre of competence in the City of Bern for the procurement of, access to and dissemination of geographic information.

it: L'ufficio del catasto (Geoinformation Stadt Bern) è il centro di competenza per il reperimento, l'accesso e la diffusione di geoinformazioni nella Città di Berna.

value: Geoinformation Stadt Bern - Geocat Harvester

de: Baumkataster


signalisierte-hochstgeschwindigkeit

tran

fr: Transports

de: Verkehr

title_for_slug: signalisierte-hochstgeschwindigkeit

de: Geltende Höchstgeschwindigkeit pro Strassenabschnitt. Anfangs- und Endpunkte werden von den Signalstandorten auf die Strassenachsen projiziert.

de: Signalisierte Höchstgeschwindigkeit


postleitzahl-ur

title_for_slug: postleitzahl-ur

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

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

spatial: Canton of Uri (UR)

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

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

value: Uri-Kt - Geocat Harvester

fr: Postleitzahl (UR)

de: Postleitzahl (UR)

en: Postleitzahl (UR)

it: Postleitzahl (UR)


egid-und-gebaudenummer

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

it: Regioni e città

envi

de: Umwelt

title_for_slug: egid-und-gebaudenummer

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

fr: EGID und Gebäudenummer

de: EGID und Gebäudenummer

en: EGID und Gebäudenummer

it: EGID und Gebäudenummer


envi

it: Ambiente

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

de: bodenbedeckung geobasisdaten

en: land-cover official-geodata

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

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

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

fr: Bodenbedeckung Darstellung schwarz weiss (UR)


nomenklatur-ur

regi

en: Regions and cities

title_for_slug: nomenklatur-ur

fr: Flur-, Orts- und Geländenamen (= geografische Namen der amtlichen Vermessung) von geografischen Gebieten, Landschaftsteilen, Flurstücken, topografischen Objekten usw.

fr: Nomenklatur (UR)

de: Nomenklatur (UR)

en: Nomenklatur (UR)

it: Nomenklatur (UR)


gebaudeadressen-ur

envi

fr: Environnement

en: Environment

title_for_slug: gebaudeadressen-ur

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

fr: Gebäudeadressen (UR)

de: Gebäudeadressen (UR)

en: Gebäudeadressen (UR)

it: Gebäudeadressen (UR)


liegenschaften-ur

title_for_slug: liegenschaften-ur

fr: terrain geodonnees-de-base

de: grundstuck geobasisdaten

en: site official-geodata

it: fondo geodati-di-base

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

fr: Liegenschaften (UR)

de: Liegenschaften (UR)

en: Liegenschaften (UR)

it: Liegenschaften (UR)


planeinteilungen-ur

title_for_slug: planeinteilungen-ur

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

de: planeinteilung geobasisdaten

en: plan-division official-geodata

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

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

fr: Planeinteilungen (UR)

de: Planeinteilungen (UR)

en: Planeinteilungen (UR)

it: Planeinteilungen (UR)


administrative-einteilung-ur

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: administrative-einteilung-ur

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

fr: Administrative Einteilung (UR)

de: Administrative Einteilung (UR)

en: Administrative Einteilung (UR)

it: Administrative Einteilung (UR)


hoheitsgrenzen-ur

title_for_slug: hoheitsgrenzen-ur

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

fr: Hoheitsgrenzen (UR)

de: Hoheitsgrenzen (UR)

en: Hoheitsgrenzen (UR)

it: Hoheitsgrenzen (UR)


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

de: situationsplan geobasisdaten

en: situation-plan official-geodata

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

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

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

fr: Grundbuchplan Darstellung schwarz-weiss (UR)


bodenbedeckung-ur

envi

fr: Environnement

title_for_slug: bodenbedeckung-ur

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

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

fr: Bodenbedeckung (UR)

de: Bodenbedeckung (UR)

en: Bodenbedeckung (UR)

it: Bodenbedeckung (UR)


fixpunkte-ur

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: fixpunkte-ur

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

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

geoinformation-kanton-uri

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

fr: Fixpunkte (UR)

de: Fixpunkte (UR)

en: Fixpunkte (UR)

it: Fixpunkte (UR)


einzelobjekte-ur

envi

de: Umwelt

title_for_slug: einzelobjekte-ur

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

fr: Einzelobjekte (UR)

de: Einzelobjekte (UR)

en: Einzelobjekte (UR)

it: Einzelobjekte (UR)


grundbuchplan-ur

regi

fr: Régions et villes

it: Regioni e città

title_for_slug: grundbuchplan-ur

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

fr: Grundbuchplan (UR)

de: Grundbuchplan (UR)

en: Grundbuchplan (UR)

it: Grundbuchplan (UR)


regi

en: Regions and cities

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

de: offentlicher-verkehr strasse strassenverkehr verkehr

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Enthält die Haltekanten von Haltestellen der Bushaltestellen des öffentlichen Verkehrs. Die Haltekanten enthalten Angaben zur Barrierefreiheit.Daten werden in der öffentlichen Webkarte verwendet.

spatial: Kanton Luzern

fr: Géoinformation du canton de Lucerne

de: Geoinformation Kanton Luzern

en: Geoinformation Canton of Lucerne

it: Geoinformazione del Cantone di Lucerna

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

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

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

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

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Öffentlicher Verkehr: Haltekanten (öffentlich)


en: fire europe climate-indicators meteorological-data mountains climate-change climate forest-fire european-alps indicator-values

en: Data access

en: This dataset contains the Fire Weather Index for Hydrological Bavaria from 1980 - 2099 as stated in the paper "Climate change impacts on regional fire weather in heterogeneous landscapes of Central Europe" published in Natural Hazards and Earth System Sciens (NHESS) 2023. The dataset contains daily Fire Weather Index values for all 50 members (subfolders of the dataset) of the CRCM5-LE (11 km spatial resolution) from 1980 to 2099 over the domain of Hydrological Bavaria. Please cite this dataset as the publication: Miller, J., Böhnisch, A., Ludwig, R., & Brunner, M. I. (2023). Climate change impacts on regional fire weather in heterogeneous landscapes of Central Europe. Natural Hazards and Earth System Sciences Discussions, 1-25. doi: 10.5194/nhess-2023-51.

climate

display_name: climate

climate-change

display_name: climate-change

climate-indicators

display_name: climate-indicators

europe

display_name: europe

european-alps

display_name: european-alps

fire

display_name: fire

forest-fire

display_name: forest-fire

indicator-values

display_name: indicator-values

meteorological-data

display_name: meteorological-data

mountains

display_name: mountains

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

value: Envidat Harvester

en: Fire Weather Index for Hydrological Bavaria from 1980-2099 derived from the 50 member CRCM5-LE


maintainer: EnviDat Support

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

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

media_type: application/zip

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"

mimetype: application/zip

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

en: Fiber Bundle Model for snow failure and concurrent Acoustic Emissions


en: hymenoptera trap-nest cavity-nesting zurich wasps urban-ecology food-webs urbanization bees urban-ecosystems host-enemy-interactions management-intensity

en: Script for the analyses v1.0

en: Cleaned script to reproduce the analyses

format: OCTET

en: Questionnaires management intensity anonymised

en: Results from the management intensity questionnaires anonymised. IDs are randomized and don't match those in the study data csv

en: Script for the analyses v2.0

en: Raw data nests

en: Host-enemy interaction data, used to compute the interaction diversity metrics

en: Not used: data of the study

en: Not used: raw questionnaires

en: Data of the study

en: The csv. file contains the response variable "interaction diversity" (idiv), and the values of the predictors used in the paper. The "id" column indicates the garden ID, each row in the dataset correspond to a garden and each column to the response (idiv), an explanatory variable or a descriptor (name, Lat, Long). See the thesaurus and the readme file for extended information on the variables.

en: Thesaurus

en: Variable names and their description.

en: Read me file

en: Not used: readme

en:
The data supports the paper "Local and landscape factors shape alpha and beta trophic interaction diversity in urban gardens". It provides:
(1) the host-natural enemy interaction networks and network metrics between cavity-nesting bees and wasps and their natural enemies,
 (2) the explanatory variables reflecting urban intensity, temperature, habitat amount and management intensity.
(3) the questionnaires for assessing management intensity.
(4) a thesaurus for the variable names.
(5) a readme file.
(6) the R script used for the analyses.
The data is part of the BetterGardens project. It was sampled in 85 allotment and home gardens in the ctiy of Zurich in 2015 using standardized trapnests.

bees

display_name: bees

cavity-nesting

display_name: cavity-nesting

food-webs

display_name: food-webs

host-enemy-interactions

display_name: host-enemy-interactions

hymenoptera

display_name: hymenoptera

management-intensity

display_name: management-intensity

trap-nest

display_name: trap-nest

urban-ecology

display_name: urban-ecology

urban-ecosystems

display_name: urban-ecosystems

urbanization

display_name: urbanization

wasps

display_name: wasps

zurich

display_name: zurich

en: Data on interaction diversity in urban gardens


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

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-depth

display_name: snow-depth

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: SWE2HS model calibration and validation data


en: stomatal-stringency water-potential anisohydric water-use-strategy root-distribution

en: The data file contains the data shown in the Figures 2-7 in Walthert et al. (2024).

en:
This dataset represents the data shown in the Figures 2 - 7 of Walthert et al. (2024): Coordination between degree of isohydricity and depth of root water uptake in temperate tree species. Science of the Total Environment (https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174346). A detailed methodical description of the data can be found in the Methods section of the paper.

Abstract
In an increasingly dry environment, it is crucial to understand how tree species use soil water and cope with drought. However, there is still a knowledge gap regarding the relationships between species-specific stomatal behaviour, spatial root distribution, and root water uptake (RWU) dynamics.
Our study aimed to investigate above- and below-ground aspects of water use during soil drying periods in four temperate tree species that differ in stomatal behaviour: two isohydric tracheid-bearing conifers, Scots pine and Norway spruce, and two more anisohydric deciduous species, the diffuse-porous European beech, and the ring-porous Downy oak. From 2015 to 2020, soil-tree-atmosphere-continuum parameters were measured for each species in monospecific forests where trees had no access to groundwater. The hourly time series included data on air temperature, vapour pressure deficit, soil water potential, soil hydraulic conductivity, and RWU to a depth of 2 m. Analysis of drought responses included data on stem radius, leaf water potential, estimated osmotically active compounds, and drought damage.
Our study reveals an inherent coordination between stomatal regulation, fine root distribution and water uptake. Compared to conifers, the more anisohydric water use of oak and beech was associated with less strict stomatal closure, greater investment in deep roots, four times higher maximum RWU, a shift of RWU to deeper soil layers as the topsoil dried, and a more pronounced soil drying below 1 m depth. Soil hydraulic conductivity started to limit RWU when values fell below 10-3 to 10-5 cm/d, depending on the soil. As drought progressed, oak and beech may also have benefited from their leaf osmoregulatory capacity, but at the cost of xylem embolism with around 50% loss of hydraulic conductivity when soil water potential dropped below -1.25 MPa. Consideration of species-specific water use is crucial for forest management and vegetation modelling to improve forest resilience to drought.

anisohydric

display_name: anisohydric

root-distribution

display_name: root-distribution

stomatal-stringency

display_name: stomatal-stringency

water-potential

display_name: water-potential

water-use-strategy

display_name: water-use-strategy

en: Water-use strategies of temperate tree species


en: outdoor-lighting alan sustainability artificial-lighting ecosystem-services

en: Raw data for flying insects NMDS analysis

en: R code for PERMANOVA Analysis of flight-active insects.

en: R code for NMDS of flight-active insects

en: Raw data for flying insects and ground-dwelling arthropod combined analysis

en: R code for NMDS of ground-dwelling arthropods

en: Raw data for ground-dwelling arthropod NMDS analysis

en: Raw data for ground-dwelling arthropod analysis

en: R code for PERMANOVA Analysis of ground-dwelling arthropods.

en: Raw data for flying insects analysis

en: R code of flight-active insects analysis.

en: R code of flight-active and ground-dwelling arthropod combined analysis.

en: R code of ground-dwelling arthropod analysis.

en: Raw data Moran's I test

en: Raw data and R Code to do all the analysis performed for the paper "Advancing sustainable LED solutions to mitigate light-pollution impacts on arthropods". Including data for both flight-active insects and ground-dwelling arthropods combined (PT_TRF_all.csv), flight-active insects alone (ALANeX_PT_all_clean_control.csv) and ground-dwelling insects alone (ALANeX_TRF_all_clean_control.csv). For the NMDS analysis, there is a data set for the flight-active insects (ALANeX_PT_NMDS.csv) and the ground-dwelling arthropods (ALANeX_TRF_NMDS.csv). For the Morans I use the 'ALANeX_MoransI.csv' dataset.

alan

display_name: alan

artificial-lighting

display_name: artificial-lighting

ecosystem-services

display_name: ecosystem-services

outdoor-lighting

display_name: outdoor-lighting

sustainability

display_name: sustainability


maintainer: Michael Lehning

en: snowpack snow-conservation winter-tourism snow-farming snow terrestrial-laser-scanning

en: HS Martell spring 2015

en:
Snow depth/ height of snow heap in spring 2015 obtained by terrestrial laserscanning
cell size: 10 cm
spatial reference: European Datum 1950 UTM
Nodata: -9999

en: Martell .smet

en: Meteodata used as input for SNOWAPCK simulations, orginating from Station Hintermartell.

en: HS Fluela autumn 2015

en:
Snow depth/ height of snow heap in autumn 2015 obtained by terrestrial laserscanning
cell size: 10 cm
spatial reference: CH1903
Nodata: -9999

en: Fluela .smet

en: Meteodata used as input for SNOWAPCK simulations, orginating from Station Windtunnel and DAV.

en: Fluela .sno

en: Input snow profile (.sno file) used for SNOWPACK simulations of the Flüela heap

en: HS Fluela spring 2015

en:
Snow depth/ height of snow heap in spring 2015 obtained by terrrestrial laserscanning
cell size: 10 cm
spatial reference: CH1903

en: HS Martell autumn 2015

en:
Snow depth/ height of snow heap in autumn 2015 obtained by terrestrial laserscanning
cell size: 10 cm
spatial reference: European Datum 1950 UTM
Nodata: -9999

en: Martell .sno

en: Input snow profile (.sno file) used for SNOWPACK simulations of the Martell heap

en:
Two data sets obtained for snow farming projects (Fluela, Davos, CH and Martell, IT) in 2015.

The data set contains for each site:

* 10 cm GIS raster of snow depth calculated from terrestrial laserscanning surveys (TLS) in the end of winter season (April/May)

* 10 cm GIS raster of snow depth calculated from TLS in the end of summer season (October)

Input files for SNOWPACK model:

* .sno: snow profile at the end of winter

* .smet: meteorological data measured by weather stations in the area

For more details see Grünewald, T., Lehning, M., and Wolfsperger, F.: Snow farming: Conserving snow over the summer season, The Cryosphere Discuss., https://doi.org/10.5194/tc-2017-93, in review, 2017.

snow

display_name: snow

snow-conservation

display_name: snow-conservation

snow-farming

display_name: snow-farming

snowpack

display_name: snowpack

terrestrial-laser-scanning

display_name: terrestrial-laser-scanning

winter-tourism

display_name: winter-tourism

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: Snowfarming data set Davos and Martell 2015


maintainer: Henning Löwe

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

en: Data Access

en: Data Structure (Python Notebook - view online)

en: Data Structure (Python Notebook)

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

discrete-element-modelling

display_name: discrete-element-modelling

microstructure

display_name: microstructure

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

spherical-model-snow

display_name: spherical-model-snow

unconfined-compression-experiments

display_name: unconfined-compression-experiments

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


maintainer: Elisabeth Hafner

en: avalanche hazard-mapping natural-hazard satellite snow

en: SPOT6 Avalanche Outlines 16 January 2019

en: Shapefile of the manually mapped avalanche outlines. Please only use this data together with the example key document provided with this dataset and within the limitations of the dataset described in the publications.

en:
Outlines of 6'041 avalanches mapped from SPOT6 satellite data over the Swiss Alps on 16 January 2019. The dataset was acquired following a period with very high avalanche danger. The outlines have different attributes described in the data example key (ExampleKey_AvalMapping16012019.pdf)

The generation of the data is described in:

Bühler, Y., E. D. Hafner, B. Zweifel, M. Zesiger, and H. Heisig (2019), Where are the avalanches? Rapid SPOT6 satellite data acquisition to map an extreme avalanche period over the Swiss Alps, The Cryosphere, 13(12), 3225-3238, doi:10.5194/tc-13-3225-2019.

The data was comprehensivly validated in a subset area in

Hafner, E.D.; Techel, F.; Leinss, S.; Bühler, Y., 2021: Mapping avalanches with satellites - evaluation of performance and completeness. Cryosphere, 15, 2: 983-1004. doi: 10.5194/tc-15-983-2021

avalanche

display_name: avalanche

hazard-mapping

display_name: hazard-mapping

natural-hazard

display_name: natural-hazard

satellite

display_name: satellite

en: SPOT6 Avalanche outlines 16 January 2019


maintainer: Leonie Schönbeck

en: fluorescence acclimation photosynthesis vpd drought pinus-sylvestris gas-exchange

en: Methods diurnal measurements

en:
Parameters and methodology for diurnal measurements

Metadata format from
Ely et al (2021). A reporting format for leaf-level gas exchange data and metadata. Ecological Informatics. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101232

en: Variable names and units

en: Variable names, description and units for the Pfynwald Gas exchange data

en: Instrument details

en:
Instrument details for all LiCor instruments used during collection of dataset.

Metatdata created following guidelines from
Ely et al (2021). A reporting format for leaf-level gas exchange data and metadata. Ecological Informatics. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101232

en: Pfynwald gas exchange

en:
Full dataset of Pfynwald gas exchange data taken in the period from June 2013 to October 2020.
All metdata can be found in attached documents.
Data uploaded after quality control using guidelines by Ely et al (2021). A reporting format for leaf-level gas exchange data and metadata. Ecological Informatics. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101232

en: Methods ACi curves

en:
Parameters and methods for CO2 response curves of Photosynthesis.

Metatdata format by
Ely et al (2021). A reporting format for leaf-level gas exchange data and metadata. Ecological Informatics. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101232

en: Methods survey

en: Parameters and methods for point measurements / survey measurements

en: Methods light response

en: Methods and parameters for light response curves

en: Methods fluorescence

en:
Parameters and methodology for Fluorescence measurements

Metadata format from
Ely et al (2021). A reporting format for leaf-level gas exchange data and metadata. Ecological Informatics. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2021.101232

en:
Gas exchange was measured on control, irrigated and irrigation-stop trees at the irrigation experiment Pfynwald, during the years 2013, 2014, 2016-2020. The measurement campaigns served different purposes, resulting in a large dataset containing survey data, CO2 response curves of photosynthesis, light response curves of photosynthesis, and fluorescence measurements. Measurements were done with LiCor 6400 and LiCor 6800 instruments. Until 2016, measurements were done on excised branches or branches lower in the canopy. From 2016 onwards, measurements were done in the top of the canopy using fixed installed scaffolds.
All metadata can be found in the attached documents.

acclimation

display_name: acclimation

drought

display_name: drought

fluorescence

display_name: fluorescence

gas-exchange

display_name: gas-exchange

photosynthesis

display_name: photosynthesis

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

vpd

display_name: vpd

en: 2013-2020 gas exchange at Pfynwald


en: switzerland nuclear-microsatellite-markers biological-control drosophila-suzukii trichopria-drosophilae population-genetics simple-sequence-repeats multilocus-genotypes

en: Multilocus genotypes (biallelic coding for 21 nuclear microsatellites) of Trichopria drosophilae described in Gugerli et al. Agrarforschung Schweiz 2019. Missing data denoted as '999'. Population codes (PopNo) are the following: 1, Vezia; 3, Contone ; 5, Davesco; 6, Corteglia; 7, Mezzana; 8, Stabio; 9, Gordola; 10, Sementina; 12, Brusata di Novazzano; 14, Monteggio; 16, Giubiasco; 17, ComoBP; 18, VD; 19, Weil_D; 20, Dossenheim; 21, BioPlanet_Como. Coordinates (CoordCH_E, CoordCH_N) refer to the Swiss coordinates system CH1903.

en: Table comprising all pertinent information for multiplex PCRs of species-specific nuclear microsatellite makers for Trichopria drosophilae, comprising all 21 newly developed markers, details on full sequences with GenBank accession numbers, primer sequences (including labeling and pig-tails), and repeat motives. PCRs with respective annealing temperatures (AnnealingTemp) refer to Type-It Multiplex PCR Kit (Qiagen, Hilden, Germany).

en:
 Nuclear microsatellite markers and genotype data for _Trichopria ddrosophilae_

This data set comprises (i) the characteristics of a set of 21 species-specific nuclear microsatellites for PCR amplification in _Trichopria drosophilae_ (ii) and genotype data for samples collected in southern Switzerland (Canton of Ticino), with few reference samples from Canton of Vaud, southern Germany, and northern Italy (lab-reared population).
Markers were developed by Ecogenics GmbH, Balgach (Switzerland), using MiSeq Nano 2x250 v2 format (on a mix of 10 individuals). Multiplex PCR assays for multilocus genotyping were established by Ecological Genetics (WSL Birmensdorf), and population genetic analyses are found in Gugerli et al., Agrarforschung Schweiz 2019.

biological-control

display_name: biological-control

drosophila-suzukii

display_name: drosophila-suzukii

multilocus-genotypes

display_name: multilocus-genotypes

nuclear-microsatellite-markers

display_name: nuclear-microsatellite-markers

population-genetics

display_name: population-genetics

simple-sequence-repeats

display_name: simple-sequence-repeats

switzerland

display_name: switzerland

trichopria-drosophilae

display_name: trichopria-drosophilae

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: Nuclear microsatellite markers for Trichopria drosophilae, parasitoid wasp on Drosophila suzukii


maintainer: Anita C. Risch

en: nitrification herbivore nitrogen mineralization global-change ammonification climate nutrient-network fertilization soil grassland

en: Risch et al. 2020 - Raw data for publication "Global impacts of fertilization and herbivore removal on soil net nitrogen mineralization are modulated by local climate and soil properties"

en:
we assessed how the removal of mammalian herbivores (Fence) and fertilization with growth-limiting nutrients (N, P, K, plus nine essential macro- and micronutrients; NPK) individually, and in combination (NPK+Fence), affected potential and realized soil net Nmin across 22 natural and semi-natural grasslands on five continents. Our sites spanned a comprehensive range of climatic and edaphic conditions found across the grassland biome. We focused on grasslands, because they cover 40-50% of the ice-free land surface and provide vital ecosystem functions and services. They are particularly important for forage production and C sequestration. Worldwide, grasslands store approximately 20-30% of the Earth’s terrestrial C, most of it in the soil (Schimel, 1995; White et al., 2000).

Study sites and experimental design
The 22 sites contributing to this project are part of the Nutrient Network Global Research Cooperative (NutNet, https://nutnet.umn.edu/). Mean annual temperature across our 22 sites ranged from -4 to 22°C, mean annual precipitation from 252 to 1,592 mm, and elevations from 6 to 4,261 m above sea level (Fig. 1, Supplementary Table S1). Soil organic C varied from 0.8 to 7.8%, soil total N from 0.1 to 0.6%, and the soil C:N ratio from 9.1 to 21.5. Soil clay content spanned from 3.0 to 35%, and soil pH from 3.4 to 7.6 (Supplementary Table S2). Thus, the sites covered a wide range of environments in which grasslands occur (Fig. 1, Supplementary Table S1 & S2).
At each site, the effects of nutrient addition and herbivore removal were tested via a randomized-block design (Borer et al., 2014; Supplementary Fig. S1a). Three replicate blocks with 10 treatment plots each were established at each site, with the exception of the site at bldr.us, where only two blocks were established (Supplementary Fig. S1a). The 10 plots were randomly assigned to a nutrient or fencing treatment, but only a subset of four plots was used in the current study, each with a different treatment (see below; Supplementary Fig. S1a). All plots were 5 x 5 m and divided into four 2.5 x 2.5 m subplots (Supplementary Fig. S1b). Each subplot was further divided into four 1 x 1 m square sampling plots, one of which was set aside for soil sampling (Borer et al., 2014; Supplementary Fig. S1b). Plots were separated by at least 1 m wide walkways.
In this study, we collected data from the following four treatments: (i) untreated control plots (Control), (ii) herbivore removal plots (Fence), (iii) plots fertilized with N, P, K, plus nine essential macro and micronutrients (NPK), and (iv) plots with simultaneous fertilizer addition and herbivore removal (NPK+Fence; Supplementary Fig. S1a). The number of years of treatment differed among sites (2 – 9 years since start of treatment; Supplementary Table S1). For the nutrient additions, all sites applied 10 g N m-2 yr-1 as time-release urea; 10 g P m-2 yr-1 as triple-super phosphate; 10 g K m-2 yr-1 as potassium sulfate. A micro-nutrient mix (Fe, S, Mg, Mn, Cu, Zn, B, Mo, Ca) was applied at 100 g m-2 together with K in the first year of treatments but not thereafter.
The vertebrate herbivore removal treatment (Fence) was established by fencing two plots, one control and one NPK plot, within each of the blocks (Supplementary Fig. S1a). We designed the fences so that they would effectively exclude aboveground mammalian herbivores with a body mass of over 50 g (Borer et al., 2014). At the majority of sites, the height of the fences was 180 cm, and the fence design included wire mesh (1 cm holes) on the first 90 cm along with a 30 cm outward-facing flange stapled to the ground to exclude burrowing animals; climbing and subterranean animals may potentially still access these plots (Borer et al., 2014). For slight modifications in fence design at a few sites see Supplementary Table S3. While most sites only had native herbivores, a few sites (4) were also grazed by domestic animals (Supplementary Table S1).
Potential and realized soil net N mineralization, ammonification, nitrification and other soil properties
Each site participating in the study received a package containing identical material from the Swiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape Research (WSL) to be used for sampling and on-site N incubations. For the field incubation, we followed the protocol by Risch et al. (2015, 2019). Briefly, we drove a 5 x 15 cm (diameter x depth) steel cylinder 13.5 cm deep into the soil after clipping the vegetation at randomized locations in each plot. The top 1.5 cm of the cylinder remained empty to capture incoming N from run-off or deposition with a polyester mesh bag (mesh-size 250 µm) filled with 13.2 ± 0.9 g of acidic and alkaline exchanger resin (1:1 mixture; ion-exchanger I KA/ion-exchanger III AA, Merck AG, Darmstadt). The bag was fixed in place with a metal Seeger ring (Bruetsch-Rüegger Holding, Urdorf, Switzerland). We then removed 1.5 cm soil at the bottom of the cylinder and placed another resin bag to capture N leached from the soil column. The exchange resin was saturated with H+ and Cl- prior to filling the bags by stirring the mixture in 1.2M HCl for 1 h and then rinsing it with demineralized water until the electrical conductivity of the water reached 5 μS/cm. The cylinders were then re-inserted into the cored hole, level with the soil surface, and incubated for an average of 42 days (range 40 to 57days). The individual site coordinators chose the timing of incubation to start approximately six weeks prior to peak plant biomass production. All incubations were completed between February 2015 and January 2016 accounting for differences in growing season between northern and southern hemispheres. At the end of the incubation, the cylinders were re-collected and immediately shipped to WSL in an insulated box together with cold packs to halt further mineralization. Gloves were worn at all times to avoid contamination of the samples. Upon arrival at WSL, we extracted the resin bags and a 20 g subsample of sieved soil (4 mm) separately in a 100 ml PE-bottle with 80 ml 1 M KCl for 1.5 h on an end-over-end shaker and filtered through ashless folded filter paper (DF 5895 150, ALBET LabScience). We measured NO3- (colorimetrically; Norman & Stucki, 1981) and NH4+concentrations (flow injection analysis; FIAS 300, Perkin Elmer) on these filtrates.
At the start of the field incubation, we additionally collected two soil cores of 5 x 12 cm (diameter x depth) in each sampling plot and composited them to measure potential soil net Nmin, soil chemical and biological properties (see below). We also collected an additional sample (5 x 12 cm) to assess soil physical properties, which remained within the steel cylinder. Both ends were tightly closed with plastic caps. Cores were carefully packed to avoid further disturbance, and together with the composited soil samples, were shipped to the laboratory at WSL within a few days after collection.
From the composited samples, we extracted an equivalent of 20 g dry soil with KCl, as described above, and measured NO3- and NH4+concentrations. Realized soil net Nmin was then calculated as the difference between the inorganic N content of samples collected at the end of the incubation (plus N extracted from the bottom resin bag) and the N content at the beginning of the incubation; values were scaled to represent daily mineralization rates (mg N kg-1soil d-1; Risch et al., 2015). Realized soil net Nmin values represent an average period of 42 days prior to peak biomass, typically the highest period of biological activity, and not the entire year (Risch et al., 2019).
A second subsample of the composited sample was used to determine potential soil net Nmin in the laboratory (Risch et al., 2019). Briefly, we weighed duplicate samples (8 g dry soil) into 50-ml Falcon tubes. Soil moisture was brought to 60% of the field capacity of each plot, the Falcon tubes tightly closed and then incubated at 20°C for 42 days in a dark room. Every week the Falcon tubes were opened and ventilated. At the end of the incubation, the soil samples were extracted the same way as described above and NO3- and NH4+ was determined. Potential soil net Nmin was calculated as the difference between the N content before and after the incubation and scaled to represent daily values (mg N kg-1soil d-1). Using our NO3- and NH4+ measures we also calculated potential and realized soil net nitrification and soil net ammonification to be able to better understand the drivers of fertilization and herbivore removal effects on potential and realized soil net Nmin.
A third subsample of the composite soil sample was sieved (2 mm mesh) and microbial biomass (μg Cmic g-1 soil dry weight) was estimated by measuring the maximal respiratory response to the addition of glucose solution (4 mg glucose per g soil dry weight dissolved in distilled water; substrate-induced respiration method) on approximately 5.5 g of soil (Anderson & Domsch, 1978). The rest of the composited sample was dried at 65°C for 48 h, ground and sieved (2 mm mesh) to assess a series of soil chemical properties (Risch et al., 2019). We measured the percentage of clay as an indicator of soil texture (Gee & Bauder, 1986; Risch et al., 2019).
Statistical analyses
Potential and realized soil net Nmin were square root transformed to account for a highly skewed data distribution (yt = sign(y)*sqrt|y|; negative values in the data set impeded log transformation). To assess treatment effects on potential and realized soil net Nmin, we used linear mixed effects models (LMMs) fitted by maximum likelihood using the lme function from the nlme package (version 3.131.1; Pinheiro et al., 2016), R version 3.6.1; R Foundation for Statistical Computing. Treatment (Control, Fence, NPK, NPK+Fence) was a fixed factor, with site and block as random factors, where block was nested within site. We also tested for effects of time since start of treatments in preliminary analyses by adding total treatment years as an additional fixed factor. We did not find a significant effect of years of treatment, and thus dropped this variable from the models. The LMMs were corrected using varIdent if the homogeneity of variance criterion was not met (Pinheiro et al., 2016). To visualize our results, we calculated treatment effects using Cohens’ d statistic (Cohen, 1977; Koricheva et al., 2013). Note that calculating response ratios (or log response ratios) was not possible with our data, as we have both negative and positive values. We also fitted LMMs for potential and realized soil net ammonification and nitrification to gain more insight into how global change affects the processes underpinning potential and realized soil net Nmin. We also sqrt-transformed (see above) these dependent variables. Treatment was included as a fixed factor with random factors as described above. In addition, we assessed how potential and realized soil net Nmin were related to potential and realized soil net ammonification and nitrification, respectively. For this, we calculated site averages for each treatment separately. We then ran LMMs, with potential and realized soil net Nmin as the dependent variable, potential and realized soil net ammonification/nitrification as the independent ones. Site was included as a random factor.
Based on our previous work (Risch et al., 2019) and the existing literature (Schimel & Bennett, 2004; Liu et al., 2017), we developed a priori causal conceptual models of relationships among treatments, environmental drivers, and potential and realized soil net Nmin (Supplementary Fig. S2) to test with structural equation modelling (SEM) using a d-sep approach (Shipley, 2009; Lefcheck, 2016). The variables included in the model were long-term climatic conditions, specifically, site-level mean annual precipitation (MAP) and temperature of the wettest quarter (T.q.wet), plot-level soil texture (clay content) and soil microbial biomass. Mean annual precipitation and T.q.wet were obtained from WorldClim (Hijmans et al., 2005) (http://www.worldclim.org/) and together with the experimental treatments were predicted to directly affect soil properties and soil net Nmin (Supplementary Fig. S2). Soil clay content was, in turn, predicted to affect microbial biomass and soil net Nmin. Because we determined microbial biomass prior to incubating the samples in the laboratory or field, we assumed that the abundance of these microbes would be responsible for N process rates and not vice versa (Supplementary Fig. S2). We tested our conceptual model (Supplementary Fig. S2) using the piecewiseSEM package (version 2.0.2; Lefcheck, 2016) in R 3.4.0, in which a structured set of linear models are fitted individually. This approach allowed us to account for the nested experimental design, and overcome some of the limitations of standard structural equation models, such as small sample sizes (Shipley, 2009; Lefcheck, 2016). We used the lme function of the nlme package to model response variables, including site as a random factor. Good fit of the SEM was assumed when Fisher’s C values were non-significant (p > 0.05). For all significant interactions between covariates and experimental treatments detected in the SEMs, we calculated treatment effect sizes, i.e. the differences in potential or realized soil net Nmin between Control and treatments (Fence, NPK, NPK+Fence) and plotted these values against the climate or soil covariates. Finally, we fitted LMMs for the soil variables included in our SEMs, with treatment as the fixed factor, and with site and block as random factors, where block was nested within site.

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

Paper Citation:

Risch Anita C., Zimmermann, Stefan, Moser, Barbara, Schütz, Martin, Hagedorn, Frank, Firn, Jennifer, Fay, Philip A., Adler, Peter B., Biederman, Lori A., Blair, John M., Borer, Elizabeth T., Broadbent, Arthur A.D., Brown, Cynthia S., Cadotte, Marc W., Caldeira, Maria C., Davies, Kendi F., di Virgilio, Augustina, Eisenhauer, Nico, Eskelinen, Anu, Knops, Johannes M.H., MacDougall, Andrew S., McCulley, Rebecca L., Melbourne, Brett A., Moore, Joslin L., Power, Sally A., Prober, Suzanne M., Seabloom, Eric W., Siebert, Julia, Silveira, Maria L. , Speziale, Karina L., Stevens, Carly J., Tognetti, Pedro M., Virtanen, Risto, Yahdjian, Laura, Ochoa-Hueso, Raul (accepted). Global impacts of fertilization and herbivore removal on soil net nitrogen mineralization are modulated by local climate and soil properties. Global Change Biology

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

We assessed how the removal of mammalian herbivores (Fence) and fertilization with growth-limiting nutrients (N, P, K, plus nine essential macro- and micronutrients; NPK) individually, and in combination (NPK+Fence), affected potential and realized soil net Nmin across 22 natural and semi-natural grasslands on five continents. Our sites spanned a comprehensive range of climatic and edaphic conditions found across the grassland biome. We focused on grasslands, because they cover 40-50% of the ice-free land surface and provide vital ecosystem functions and services. They are particularly important for forage production and C sequestration. Worldwide, grasslands store approximately 20-30% of the Earth’s terrestrial C, most of it in the soil (Schimel, 1995; White et al., 2000).

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climate

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en: Anthropogenic change and soil net N mineralization


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

en: Data plot of the forest station (LEB)

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

format: PDF

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en: Forest station data (LEB)

en: Data file.

en: Site photo of the forest station (LEB)

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

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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 one meteorological station in Lens in Switzerland which is located within a natural coniferous forest with Scots pine (_Pinus sylvestris_; 150-170 yrs)) as dominant tree species. The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Lens is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

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


en: strategic-plans urban-region europe spatial-information development-priorities

en: Planning intentios

en:
The present dataset is part of the report titled Gradinaru S.R., Hersperger A.M., Schmid F. (2021). Deriving Planning Intentions from written planning documents. Report on CONCUR Project- From plans to land change: how strategic spatial planning contributes to the development of urban regions.
The data corresponds to the data collected as part of the DPI Method for deriving all PIs contained in a plan (open coding) as detailed in section 4 of the report. The method involved reading the plans to break down of information in meaningful discrete “incidents” or planning intentions. To identify the planning intentions, the starting points were represented by a) the structuring of the plans in chapters and sub chapters and b) the themes that the plans addressed. Thus, the collected information was not grouped according to pre-defined categories of planning intentions, but rather put together as a list of intentions as revealed by each plan. As a result, we provide, for each case study, a document (named [Urban region name] PI as defined in the plan) which contains:
	Date when the information was filled in.
	Name of the urban region and analysed strategic spatial plan .
	A list of all planning intentions contained in a plan, with each PI being addresses as follows:
	Name of PI as it appears in the plan
	Translated name of the PI (i.e. short name for easy understanding of the meaning)
	Explanation regarding the meaning of the PI
	Why the PI is considered a priority for the urban region
	Spatial information on the PI (text and cartographic representations).
In total, 14 documents are available, one for each case study. Documents contain up to 20 pages of information extracted from the plans together with explanations and notes taken during plan reading.

development-priorities

display_name: development-priorities

europe

display_name: europe

spatial-information

display_name: spatial-information

strategic-plans

display_name: strategic-plans

urban-region

display_name: urban-region

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Planning intentions in strategic plans of European urban regions