envi

fr: Environnement

de: Umwelt

fr: document risque-naturel avalanche inondation crue tableau-des-valeurs province

de: dokument naturgefahr lawine uberschwemmung hochwasser wertetabelle gebiet

fr: Pour les communes concernées par les dangers naturels (danger pour la population et pour les biens de valeur notable), des cartes détaillées des zones construites sont établies. Elles représentent les dangers liés aux avalanches, aux chutes de pierres ou de glace, aux glissements de terrain, aux crues et aux effondrements/affaissements (y c. dolines). Une couleur (rouge, bleu, jaune et jaune-blanc) est attribuée par degré d’intensité et par récurrence des processus de dangers (danger fort, moyen, faible et résiduel). De plus en plus de cartes d'intensité ont été établies à partir des années 2010, ainsi que des cartes spécifiques par source de processus à partir des années 2020. La carte synoptique des dangers représente la synthèse des différents types de dangers, le plus haut degré de danger étant déterminant. En dehors des régions habitées, il existe plusieurs données de base disponibles qui fournissent des indices de dangers naturels existants. Il s'agit d'une part de simulations d'événements possibles calculées par ordinateur (sans vérification sur le terrain) et basées sur des données numériques, et d'autre part d'évaluations de bâtiments spécifiques et d'événements effectivement observés. L'agrégation des données suivantes a abouti aux indications de dangers : Carte indicative des dangers naturels du canton de Berne (1997) Carte indicative « SilvaProtect » de la Confédération (OFEN, 2006/11) Carte indicative des dangers naturels liés à l'eau du canton de Berne (2011) Bâtiments évalués lors de la réalisation de la carte des dangers naturels Cadastre des événements du canton de Berne Les indications de danger ne donnent d'informations ni sur la probabilité, ni sur l'intensité d'un événement possible ; le degré de danger n'est donc pas déterminé. Remplace les géoproduits: Indices de dangers naturels 1:25'000 (GH25), Cartes des dangers naturels 1:5 000 (GK5)

de: In Gemeinden, in denen Naturgefahren eine Gefahr für die Bevölkerung und erhebliche Sachwerte darstellen, werden innerhalb des besiedelten Gebietes detaillierte Gefahrenkarten für Lawinen-, Sturz-, Rutsch- und Wassergefahren sowie Einsturz/Absenkung (inkl. Dolinen) ausgearbeitet. Dabei werden je nach Intensität und Wiederkehrperiode der Gefahrenprozesse rote, blaue, gelbe und gelb-weisse Gefahrengebiete ausgeschieden (erhebliche-, mittlere-, geringe Gefährdung und Restgefährdung). Bei Revisionen ab den 2010er Jahren sind vermehrt Intensitätskarten verfügbar, welche ab den 2020er Jahren prozessquellenspezifisch vorliegen. Die synoptische Gefahrenkarte stellt den Verschnitt der prozessspezifischen Gefahrenkarten dar, wobei jeweils die höchste Gefahrenstufe massgebend ist. Ausserhalb der besiedelten Gebiete stehen mehrere Grundlagen zur Verfügung, die Hinweise über vorhandene Naturgefahren liefern. Es handelt sich dabei einerseits um rein computergestützte Modellierungen möglicher Ereignisse (ohne Verifikation im Gelände) auf Basis digitaler Daten, andererseits um beurteilte Einzelgebäude und tatsächlich beobachtete Ereignisse. Folgende Datensätze wurden zu den Gefahrenhinweisen zusammengeführt: Gefahrenhinweiskarte des Kantons Bern (1997) Gefahrenhinweiskarte 'SilvaProtect' des Bundes (BAFU, 2006/2011) Wasser-Gefahrenhinweiskarte des Kantons Bern (2011) Im Rahmen der Gefahrenkartierung beurteilte Einzelgebäude Ereigniskataster des Kantons Bern Die Gefahrenhinweise geben keine Auskunft über die Eintretenswahrscheinlichkeit und Intensität möglicher Ereignisse; die Gefahrenstufe ist somit nicht bestimmt. Ersetzt die Geoprodukte: Naturgefahren-Hinweise 1:25'000 (GH25), Naturgefahrenkarten 1:5'000 (GK5)


gewassernetz-des-kantons-bern

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: gewassernetz-des-kantons-bern

fr: eau-courante nom-du-cours-deau eaux-geographie tableau-des-valeurs

de: fliessgewasser gewassernamen gewasser 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: Le réseau hydrographique du canton de Berne GNBE comprend les lignes des cours d'eau et des lacs du canton de Berne, et est constitué par des tronçons de cours d'eau reliés entre eux. Les tronçons retracent pour chaque cours d'eau son cours principal, ainsi que ses éventuels cours secondaires.

de: Das Gewässernetz des Kantons Bern GNBE enthält die Gewässerachsen von Flüssen, Bächen und Seen des Kantons Bern und besteht aus an den Endpunkten verbundenen Gewässerabschnitten. Gewässerabschnitte werden pro Gewässer zu einem Hauptlauf und abhängig der Situation zu Nebenläufe zusammengefasst.

spatial: Kanton Bern

name: Amt für Geoinformation - Grundstückinformationen

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

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

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

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

political_level: canton

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: Bern-Kt - Geocat Harvester

fr: Réseau hydrographique du canton de Berne

de: Gewässernetz des Kantons Bern


szenarien-des-kantonalen-klimamodells

title_for_slug: szenarien-des-kantonalen-klimamodells

fr: Le modèle est élaboré sur la base de conditions météorologiques estivales et peu venteuses, car les effets climatiques typiques des espaces urbains se développent surtout en été, par temps calme et clair. Cette situation météorologique (de haute pression) se caractérise par la formation de courants d'air froid localisés (brises thermiques sur les terrains plats et écoulement d'air froid sur les terrains en pente) se déplaçant à la faveur des gradients thermiques qui s’établissent entre les surfaces ouvertes fraîches et les espaces urbains plus chauds. Ces courants contribuent à réduire la charge thermique dans les zones bâties - l'essentiel étant de faire baisser la chaleur à l'intérieur des bâtiments (meilleure qualité de sommeil). À cet effet, divers paramètres météorologiques (température de l'air à proximité du sol, taux de production d'air froid, champ d'écoulement de l'air froid à proximité du sol et débit d'air froid) ont été modélisés pour la situation nocturne. La charge thermique diurne en plein air est exprimée au moyen de la température physiologique équivalente (PET). Le scénario de 2060 table sur une hausse moyenne des températures estivales de 2,6 K (cf. chap. 3.4.4 du rapport explicatif, en all.). Suivant l'occupation du sol, ce phénomène peut se renforcer (espaces urbains) ou s'atténuer (espaces verts). Dans l'ensemble, toutefois, la chaleur augmente aussi bien dans les espaces urbains que les espaces verts ; mais même si l'air fourni par ces derniers sera à l'avenir légèrement plus chaud qu'actuellement, il restera plus frais que dans les espaces urbains. Les écarts de température relative entre les différents types d'occupation du sol ainsi que l'échange d'air en général resteront similaires. Rapport explicatif en all. (https://geofiles.be.ch/geoportal/pub/lpi/KLIMAMODELL_BE_Bericht_DE.pdf). Les paramètres simulés servent de base à l'élaboration des cartes d'analyse climatique et des cartes indicatives de planification.

de: Dem Klimamodell liegt als meteorologische Rahmenbedingung eine windschwache Wetterlage im Sommer zugrunde, da sich die siedlungsklimatischen Effekte vor allem während windschwacher Wetterlagen mit geringer Wolkenbedeckung im Sommer entwickeln. Charakteristisch für diese (Hochdruck-) Wetterlage ist die lokale Entstehung von Kaltluftströmungen (Flurwinde in ebener Lage und Kaltluftabflüsse über den Hängen), die durch den Temperaturgradienten zwischen kühlen Freiflächen und wärmeren Siedlungsräumen angetrieben werden und zu einem Abbau der Wärmebelastung in der Bebauung beitragen. Dabei geht es weniger um den Aufenthalt im Freien als vielmehr um die Wärmereduktion im Innenraum zur Verbesserung der Schlafumfeldbedingungen. Dazu wurden für die Nachtsituation die meteorologischen Parameter bodennahe Lufttemperatur, Kaltluftproduktionsrate, das bodennahe Kaltluftströmungsfeld sowie der Kaltluftvolumenstrom modelliert. Die Wärmebelastung am Tage im Freien wird über die Physiologisch Äquivalente Temperatur (PET) repräsentiert. Für das Zukunftsszenario im Jahr 2060 wird eine mittlere sommerliche Temperaturzunahme von 2,6 K zugrunde gelegt (vgl. Kap. 3.4.4 Erläuterungsbericht). Die unterschiedlichen Nutzungsstrukturen wirken darauf verstärkend (überbaute Räume) oder abschwächend (Grünräume) ein. Im Allgemeinen werden aber sowohl die Grünflächen als auch der Siedlungsraum wärmer. Die Grünflächen liefern aber auch zukünftig kalte Luft. Allerdings ist diese - unter dem Einfluss des Klimawandels - etwas wärmer verglichen mit der Gegenwart, aber immer noch kühler als die Siedlungsräume. Die relativen Temperaturunterschiede zwischen den Landnutzungen sowie der Luftaustausch insgesamt bleiben ähnlich ausgeprägt. Erläuterungsbericht (https://geofiles.be.ch/geoportal/pub/lpi/KLIMAMODELL_BE_Bericht_DE.pdf). Die simulierten Parameter stellen die Grundlage für die Herleitung der Klimaanalyse- und Planungshinweiskarten dar.

spatial: Schweiz

fr: Scénarios du modèle climatique cantonal

de: Szenarien des kantonalen Klimamodells


fr: relief carte altitude fond-de-plan modele-terrestre-numerique

de: relief karte hohe kartenhintergrund digitales-gelandemodell

fr: Lien vers le téléchargement de données (zonées)

de: Link zum Daten-Download (zoniert)

format: HTML

fr: Le modèle numérique de surface LDOM50CM indique des coordonnées altimétriques de haute précision sur la surface terrestre, bâtiments et végétation y compris (grille de 50 cm). Les données sont enregistrées par numérisation laser aéroportée (LIDAR) et couvrent la surface du canton de Berne au-dessous de 2000 m. Téléchargement des informations complémentaires (par ex. répartition des feuilles, fichiers symboles): voir 'Transmission des géodonnées > Liens vers le téléchargement'. Les données supplémentaires sur les trajectoires de vol et sur les densités de points sont disponibles dans le géoproduit LBEZUS: Modèle altimétrique numér. LIDAR données supplémentaires (https://www.agi.dij.be.ch/fr/start/geoportal/geodaten/detail.html?type=geoproduct&code=LBEZUS).

de: Das digitale Oberflächenmodell LDOM50CM beinhaltet hochpräzise Höhenangaben zu Erdoberfläche, Gebäuden und Vegetation (Punktraster mit Auflösung 0.5 m). Die Daten werden mit Airborne Laser Scanning (LIDAR) erfasst und decken die Fläche des Kantons Bern unterhalb von 2000 m ab. Datendownload der Zusatzinformationen (u.a. Blatteinteilung, Symbolisierungsdateien): Siehe 'Bezug der Geodaten > Link zum Bezug der Geodaten'. Die Zusatzdaten mit Angaben zu den Flugwegen und zu den Punktdichten sind enthalten im Geoprodukt LBEZUS: Digitales Höhenmodell LIDAR Zusatzdaten (https://www.agi.dij.be.ch/de/start/geoportal/geodaten/detail.html?type=geoproduct&code=LBEZUS).

name: Amt für Wald und Naturgefahren - Fachdienste und Ressourcen

fr: Modèle numérique de surface LIDAR 50cm

de: Digitales Oberflächenmodell LIDAR 50cm


politische-grenzen-generalisiert

title_for_slug: politische-grenzen-generalisiert

fr: frontiere-infranationale lac frontiere-nationale limite-administrative commune bordure

de: innerstaatliche-grenze see staatsgrenze verwaltungsgrenze gemeinde grenze

fr: Les limites politiques généralisées contiennent les limites des communes, des arrondissements administratifs et du canton de Berne, basé sur le plan d'ensemble au 1:5'000. Les limites sont généralisées à partir des données originales de 'Limites politiques du canton de Berne'.

de: Die generalisierten politischen Grenzen enthalten die Gemeinde-, Verwaltungskreis- und Kantonsgrenzen des Kantons Bern. Die Grenzen wurden auf der Grundlage des Originaldatensatzes 'Politische Grenzen des Kantons Bern' generalisiert.


kataster-der-netzgebiete

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

title_for_slug: kataster-der-netzgebiete

fr: approvisionnement-en-energie approvisionnement-en-electricite cadastre ligne-a-haute-tension tableau-des-valeurs

de: energieversorgung elektrizitatsversorgung kataster hochspannungsleitung wertetabelle

fr: Désignation des zones de desserte de niveaux de réseau 3, 5, 7. L’attribution des zones de desserte permet de déterminer l’entreprise d’électricité qui est soumise à l’obligation de raccordement dans une zone délimitée géographiquement (art. 5, al. 2 LApEl) et à l’obligation de l’approvisionnement de base des consommateurs finaux (art. 6, al. 1 LApEl).

de: Bezeichnung der Netzgebiete auf den Netzebenen 3, 5, 7. Mit der Zuteilung der Netzgebiete wird festgehalten, welches Elektrizitätsunternehmen in einem geografisch abgegrenzten Gebiet die Anschlusspflicht (Art. 5 Abs 2 StromVG) und die Lieferpflicht für den Endverbraucher mit Grundversorgung (Art. 6 Abs. 1 StromVG) zu übernehmen hat.

fr: Cadastre des zones de desserte

de: Kataster der Netzgebiete


regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

fr: bassin-versant precipitation-atmospherique eaux-geographie eaux-souterraines tableau-des-valeurs

de: gewassereinzugsgebiet niederschlag gewasser grundwasser wertetabelle

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

de: Link zum Daten-Download (Zip)

fr: Le géoproduit 'Réseau cantonal de mesure hydrométrique' comprend les point de mesure cantonaux des eaux de surface, des eaux souterraines, des jauges de dotation pour les prélèvements d'eau et des mesures hydrométriques ponctuelles. Des points de mesure météorologique sont également prévus.

de: Das Geoprodukt 'kantonales hydrometrisches Messstellennetz' umfasst die kantonalen Messstellen der Oberflächengewässer, des Grundwassers, der Pegellatten für Dotierwassermengen bei Wasserentnahmen, sowie punktuell durchgeführte hydrometrische Messungen. Zusätzlich werden auch die meteorologischen Messstellen bereitgestellt.

fr: Réseau cantonal de mesure hydrométrique


fr: climat bioclimatologie climatologie tableau-des-valeurs brouillard

de: klima bioklimatologie klimatologie wertetabelle nebel

fr: Les données BernClim comportent des observations saisonnières sur la phénologie végétale, la couverture neigeuse et le brouillard, qui ont été relevées par des observateurs bénévoles entre 1970 et 2011. Ont fait l'objet d'un relevé: - Plantes: début de la floraison générale (50 % des fleurs sont ouvertes) du noisetier, de la dent-de-lion, du pommier et de la coloration générale des feuilles du hêtre (50 % des feuilles au moins sont jaunes) - Neige: présence d'une couverture neigeuse sur la surface observée - Brouillard: journées avec brouillard (visibilité de 0 à 200 m ou 200 à 1000 m) Sur la base des données d'observation, des régressions linéaires ont été effectuées en fonction de l'altitude. Elles ont permis de calculer des données sous forme tramée pour l'ensemble du canton de Berne.

de: Die BernClim-Daten beinhalten saisonale Beobachtungen zu Pflanzenphänologie, Schneedecke und Nebel, die von freiwilligen Beobachtern von 1970-2011 gesammelt wurden. Erfasst wurden: - Pflanzen: Eintritt der allgemeinen Blüte (50% der Blüten offen) für Hasel, Löwenzahn und Apfelbaum sowie allgemeine Blattverfärbung der Buche (min. 50% der Blätter gelb). - Schnee: Schneedecke vorhanden auf der Beobachtungsfläche - Nebel: Tage mit Nebel nach Sichtweite (0-200 m oder 200-1000 m) Auf Basis der Beobachtungsdaten wurden in Abhängigkeit der Höhe lineare Regressionen durchgeführt, anhand derer flächendeckende Rasterdaten über den Kanton Bern gerechnet wurden.

name: Universität Bern Geographisches Institut

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

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

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

fr: Données BernClim de phénologie végétale, durée de l'enneigement, fréquence du brouillard

de: BernClim-Daten Pflanzenphänologie, Schneeandauer, Nebelhäufigkeit


fr: paroisses tableau-des-valeurs

de: kirchgemeinden wertetabelle

fr: Périmètre administratif des paroisses du canton de Berne. Ces périmètres sont les limites des paroisses suivant l'Ordonnance sur les Eglises nationales bernoises (OEgN) (<https://www.belex.sites.be.ch/frontend/versions/1741?locale=fr>).

de: Administrativer Perimeter der Kirchgemeinden des Kantons Bern. Die Perimeter bilden die rechtsgültige Begrenzung der Kirchgemeinden gemäss Verordnung über die bernischen Landeskirchen (LKV) (<https://www.belex.sites.be.ch/frontend/versions/1741>).

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

fr: Périmètre administratif des paroisses


envi

fr: Environnement

fr: Lien vers le téléchargement de données (zonées)

de: Link zum Daten-Download (zoniert)

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

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

fr: Modèle numérique de terrain LIDAR 50cm

de: Digitales Terrainmodell LIDAR 50cm


regi

fr: Régions et villes

de: Umwelt

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

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

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

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

spatial: Kanton Bern (erweitert)

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

de: Biodiversitätsförderung im Wald (inkl. Waldreservate)


landwirtschaftliche-kulturen

agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

de: Regionen und Städte

title_for_slug: landwirtschaftliche-kulturen

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

de: bodennutzung landwirtschaftliche-nutzung biodiversitat landwirtschaft wertetabelle

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

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

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

name: Amt für Landwirtschaft und Natur - Abteilung Direktzahlungen


de: fels grundwasser wertetabelle

de: Link zum Daten-Download (Zip)

fr: Le géoproduit GW25 contient les gisements d’eau souterraine en roches meubles, connus et supposés (classifiés selon l'épaisseur de la nappe et la perméabilité du sous-sol ainsi que divisés en niveaux supérieurs et inférieurs). En plus les directions d'écoulement, les lignes isohypses des nappes et les venues d'eau artésienne en roches meubles sont contenues dans le géoproduit.

de: Das Geoprodukt GW25 beinhaltet bekannte und vermutete Grundwasservorkommen in Lockergesteinen, klassiert nach Mächtigkeit und Durchlässigkeit sowie unterteilt in obere und untere Stockwerke. Zusätzlich sind im Geoprodukt die Grundwasserfliessrichtungen und Isohypsen des Grundwasserspiegels sowie die Arteser enthalten.

spatial: Kanton Bern (reduziert)

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

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.

fr: Gisements d'eau souterraine en roches meubles

de: Grundwasservorkommen in Lockergestein


okomorphologie-der-fliessgewasser

title_for_slug: okomorphologie-der-fliessgewasser

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

de: bauwerk fliessgewasser morphologie gewasserschutz

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

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

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

fr: Écomorphologie des cours d'eau

de: Ökomorphologie der Fliessgewässer


okomorphologie-der-seeufer

envi

fr: Environnement

title_for_slug: okomorphologie-der-seeufer

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

de: see gewasser morphologie binnengewasser wertetabelle

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

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

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

fr: Écomorphologie des rives lacustres

de: Ökomorphologie der Seeufer


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

fr: Régions et villes

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


kantonaler-richtplan-elemente-siedlung

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: kantonaler-richtplan-elemente-siedlung

fr: etablissement-humain habitation zone-de-montagne planification-de-lespace-physique tableau-des-valeurs planification

de: siedlung wohnung bergland raumplanung wertetabelle planung

fr: Lien vers le téléchargement de données (Zip)

fr: Le réseau de centres doit être pris en considération lors de planifications stratégiques ou de projets d'envergure ayant d'importantes incidences sur l'espace. Il a été formellement fixé avec l'approbation du plan directeur. Les projets d'agglomération servent à la coordination et à la mise en oeuvre, dans les agglomérations, des démarches entreprises par la Confédération, les cantons, les régions et les communes. Dans les territoires à habitat saisonnier désignés comme tels, les communes peuvent protéger des constructions et des paysages en application d'une liste de critères. Ce n'est qu'au terme d'une telle démarche qu'un changement d'affectation des bâtiments est possible en application de l'article 39, alinéa 2 OAT.

de: Die Zentralitätsstruktur ist bei strategischen Planungen und grösseren Projekten mit bedeutenden räumlichen Wirkungen zu berücksichtigen. Die Struktur ist mit der Genehmigung des Richtplans formell festgelegt worden. Mit den Agglomerationsprogrammen sollen Projekte von Bund, Kantonen, Regionen und Gemeinden koordiniert und ihre Umsetzung in den Agglomerationen sichergestellt werden. Im bezeichneten Temporärsiedlungsgebiet können die Gemeinden Bauten und Landschaften, gestützt auf einen Kriterienkatalog, unter Schutz stellen. Erst dann können Bauten nach den Bestimmungen von Art. 39, Abs. 2 RPV umgenutzt werden.

fr: Plan directeur cantonal, éléments urbanisation

de: Kantonaler Richtplan, Elemente Siedlung


gebaudeadressen-ur

title_for_slug: gebaudeadressen-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: 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.

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: Gebäudeadressen (UR)

de: Gebäudeadressen (UR)

en: Gebäudeadressen (UR)

it: Gebäudeadressen (UR)


bodenbedeckung-ur

title_for_slug: bodenbedeckung-ur

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

de: bodenbedeckung geobasisdaten

en: land-cover official-geodata

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

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

fr: Bodenbedeckung (UR)

de: Bodenbedeckung (UR)

en: Bodenbedeckung (UR)

it: Bodenbedeckung (UR)


fixpunkte-ur

envi

fr: Environnement

title_for_slug: fixpunkte-ur

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

fr: Fixpunkte (UR)

de: Fixpunkte (UR)

en: Fixpunkte (UR)

it: Fixpunkte (UR)


egid-und-gebaudenummer

title_for_slug: egid-und-gebaudenummer

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

fr: EGID und Gebäudenummer

de: EGID und Gebäudenummer

en: EGID und Gebäudenummer

it: EGID und Gebäudenummer


einzelobjekte-ur

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: einzelobjekte-ur

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

fr: Einzelobjekte (UR)

de: Einzelobjekte (UR)

en: Einzelobjekte (UR)

it: Einzelobjekte (UR)


grundbuchplan-ur

title_for_slug: grundbuchplan-ur

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

de: situationsplan geobasisdaten

en: situation-plan official-geodata

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

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

fr: Grundbuchplan (UR)

de: Grundbuchplan (UR)

en: Grundbuchplan (UR)

it: Grundbuchplan (UR)


postleitzahl-ur

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: postleitzahl-ur

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

fr: Postleitzahl (UR)

de: Postleitzahl (UR)

en: Postleitzahl (UR)

it: Postleitzahl (UR)


nomenklatur-ur

regi

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

de: Umwelt

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)


administrative-einteilung-ur

envi

fr: Environnement

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: administrative-einteilung-ur

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

fr: Administrative Einteilung (UR)

de: Administrative Einteilung (UR)

en: Administrative Einteilung (UR)

it: Administrative Einteilung (UR)


hoheitsgrenzen-ur

title_for_slug: hoheitsgrenzen-ur

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

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)


planeinteilungen-ur

regi

fr: Régions et villes

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

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

fr: Planeinteilungen (UR)

de: Planeinteilungen (UR)

en: Planeinteilungen (UR)

it: Planeinteilungen (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

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

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.

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: Liegenschaften (UR)

de: Liegenschaften (UR)

en: Liegenschaften (UR)

it: Liegenschaften (UR)


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

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-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)


envi

fr: Environnement

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)


educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

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

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

format: SERVICE

de: Zeigt an welchen Orten der Einsatz von Erdwärmesonden zulässig ist und wo bereits Erdwärmenutzungsanlagen in Betrieb sind.

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: Erdwärmenutzung


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

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: landschaftsschutz naturschutz umweltschutz wald

de: Neophytenbeobachtungen (invasive gebietsfremde Pflanzen) aus der Datenbank von Info Flora. Ein Punkt repräsentiert eine Beobachtung zu einem bestimmten Zeitpunkt.

de: Neophyten


erdwarmenutzung-anlagen

regi

en: Regions and cities

it: Regioni e città

title_for_slug: erdwarmenutzung-anlagen

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

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

de: Erdwärmenutzung: Anlagen


maintainer: Gemeindeamt des Kantons Zürich

de: gemeindefinanzen gemeinden

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

de: Bilanzwert der langfristigen Schulden [Fr./Einw.]

media_type: text/csv

de: Bilanzwert der langfristigen Schulden pro Kopf pro konsolidierte Gemeinde.

format: CSV

mimetype: text/csv

gemeindefinanzen

display_name: gemeindefinanzen

gemeinden

display_name: gemeinden

gemeindeamt-kanton-zuerich

de: Gemeindeamt Kanton Zürich

de: Das Gemeindeamt des Kantons Zürich hilft den Gemeinden, sich in Übereinstimmung mit dem kantonalen Recht zu organisieren. Mit dem Finanzausgleich stellt das Amt sicher, dass alle Gemeinden ihre Grundaufgaben erfüllen können. Daneben obliegen dem Gemeindeamt die kantonalen Aufgaben des Zivilstands-, Einbürgerungs- und Einwohnerwesens. Schliesslich ist das Gemeindeamt Aufsichtsstelle 2. Instanz (nach den Bezirksräten) hinsichtlich Organisation, Haushaltführung, Rechnungslegung sowie Aufsichtsbehörde über die Kindes- und Erwachsenenschutzbehörden.

key: guid

key: uri

value: ZH-Kt Gemeindeamt - DCAT Harvester


maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Data Shop

label: Team "Data" des Kantons Zürich

de: Anfragestatistik des Data Shop im Statistischen Amt des Kantons Zürich - kontrollierte Vokabulare

de: Anfragestatistik des Data Shop im Statistischen Amt des Kantons Zürich ab 2015

de: Spaltenüberschriften: 'id' = Nummer der Anfrage; 'erfassung' = Datum- und Zeitstempel der Anfragenerfassung; 'nutzertyp' = Nutzertyp der Anfrage; 'anfragetyp' = Anfragetyp; 'thema' = Thema der Anfrage; 'kanal' = Eingangskanal der Anfrage; 'zeitaufwand' = Geschätzter Aufwand in Minuten, um die Anfrage zu beantworten (erhoben ab 29.11.2017)

de: Die Abteilung «Data» des Statistischen Amts ist die Anlaufstelle für alle Fragen zu statistischen Informationen. Das Team bewirtschaftet das statistische Grundangebot des Kanton Zürich und bietet Nutzenden kostenlose Auskunft und Beratung zu Anfragen per Telefon oder E-Mail. Seit 2015 werden Anfragen mit Metadaten erfasst und in einer Anfragenstatistik archiviert.

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.

value: ZH-Kt Statistisches Amt - DCAT Harvester


leerwohnungszahlen

maintainer: Statistisches Amt des Kantons Zürich, Analysen & Studien

title_for_slug: leerwohnungszahlen

label: Kantonale Webseite zu den Leerwohnungszahlen

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

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

format: XLS

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

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

de:
Leerwohnungsdaten der Gemeinden im Kanton Zürich. Die Daten werden für die Leerwohnungszählung erhoben.

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

leerwohnungen

display_name: leerwohnungen

leerwohnungsziffer

display_name: leerwohnungsziffer

mietwohnungen

display_name: mietwohnungen

de: Leerwohnungszahlen


maintainer: EnviDat Support

en: wetlands environmental--policy switzerland ecology environmental---history historical-carthography

en: Wetlands 1850 - 2010 (shapefiles)

media_type: application/zip

en:
 History of wetlands - GIS-Layers
 Location of wetlands based on signatures in topographic maps
* Basis 1850: original measuring table sheets Dufour created between the years 1834 and 1863.
* Basis 1900/ Basis 1950: The Siegfried maps were updated and published at regular intervals between 1870 and 1949. This long period of time made it possible to reconstruct wetlands for two periods based on the Siegfried Maps: the first edition (hereinafter referred to as "1900") and the last edition ("1950").
* Basis 2010: Map sheets from the National Map from 2006 to 2011 were used for the most recent time period of the reconstruction.
 Location of wetlands due to reconstructions
The reconstruction **must not** be interpreted in the sense of a surface-accurate separation, but shows without claim to location accuracy the approximate extent of the areas that would have corresponded to the mapping criteria for wetlands used in today's topographic maps around 1850, 1900 and 1950. The basics can be found in Stuber & Bürgi 2019, chapter 5.4.

mimetype: application/zip

en:
Naturally, large parts of the Swiss Plateau are characterised by wetlands
and meandering rivers. That this is no longer the case today is the result
of centuries of efforts to obtain dry land. But how did this process take
place? What were the relevant actors and what were their motivations? And
what can be said about the ecological consequences of this development?

In a research project on the history of wetlands in Switzerland since 1700,
we conducted (a) a historical analysis of the development of land use in
wetlands and the actors involved, (b) a historical-cartographic
reconstruction of wetland extent since 1850 and (c) an evaluation of
ecological effects of changes in wetlands on various organisms groups.

The series of GIS layers on wetland history stem from the second part of
the project. The area reconstruction is based on digitized and homogenized
signatures from national map series, as they have been available since
about 1850. Details about the digitalization process and the homogenization
procedures applied ("Rekonstruktionen") are included in Stuber & Bürgi
2019.

Book Citation:
 > Stuber M, Bürgi M (2019) Vom «eroberten Land» zum Renaturierungsprojekt. Geschichte der Feuchtgebiete in der Schweiz seit 1700. "Bristol Schriftenreihe", Band 59. Haupt Verlag, Bern, Stuttgart, Wien. 262 Seiten.

ecology

display_name: ecology

environmental---history

display_name: environmental---history

environmental--policy

display_name: environmental--policy

historical-carthography

display_name: historical-carthography

switzerland

display_name: switzerland

wetlands

display_name: wetlands

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

value: Envidat Harvester

en: History of wetlands in Switzerland since 1850


dischmex-meteorological-measurements

maintainer: Rebecca Mott

title_for_slug: dischmex-meteorological-measurements

en: meteorological-measurements dischmex meteorological-data dischma meteo-station

en: Meteorological measurements 2014

media_type: application/pdf

en: Location of the meteorological stations

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Overview sensors

en: Meteorological measurement 2015

en: Meteorological measurements 2016

en: data

en: Meteorological measurement 2014

en:
Meteorological measurements recorded in the Dischma valley from 2014-2016. In 2014 and 2015 we used 11 mobile weather stations from sensorscope to record meteorological parameter in the upper Dischma valley in the closer surroundings of the Gletschboden area. The meteorological stations are eqiupped with at least air temperature/humidity, wind velocity and wind direction sensors. Some stations are additionally equipped with precipitation, shortwave radiation and snow surface temperature sensors.
Three transects were installed at different aspects and were equipped with air temperature/humidity and wind sensors. Transect 1 (stations 2-4) provides meteorological Information on an east-north-east facing slope at elevations ranging between 2100 m and 2500 m. Transect 2 (stations 5-7) provides meteorological Information on a south-west slope and transect 3 (stations 8-10) on a north-west slope. Station 1 is fully equipped with meteorological sensors (temperature/humidity, wind, IR, up and downwand shortwave radiation and precipitation).
In 2016, mobile stations from sensorscope were replaced with six permanent meteorological stations. Meteorological stations 1-3 are equipped with an air temperature/humidity sensor, two wind speed sensors, a wind direction sensor and an incoming and outgoing shortwave radiation sensor. Stations 4 and 6 are equipped with an air temperature/humidity sensor and a wind speed/direction sensor. Station 5 is a equipped with an air temperature/humidity sensor, a wind speed/direction sensor, a snow surface temperature sensor, an incoming and outgoing shortwave radiation sensor and an incoming longwave radiation sensor.

dischma

display_name: dischma

dischmex

display_name: dischmex

meteo-station

display_name: meteo-station

meteorological-data

display_name: meteorological-data

meteorological-measurements

display_name: meteorological-measurements

en: DISCHMEX - Meteorological measurements


en: isotopes scots-pine dendrochronology tree-ring-cellulose tree-rings pfynwald pinus-sylvestris

en: Read me file.docx

en: Isotope measurements of tree-level tissues for the vegetative season 2019.

en:
Data from a 17-year-long irrigation experiment (Pfynwald, Switzerland) in a naturally dry forest dominated by 100-year-old pine trees (Pinus sylvestris). This dataset includes measure tree-ring width and tree-ring isotope chronologies (stable isotope ratios of non-exchangeable hydrogen δ2H, oxygen δ18O, and carbon δ13C), for the Pfynwald experiment, including control trees, irrigation and irrigation-stop treatments until the year 2019.

This dataset contains all data on which the following publication below is based.
Please cite this paper together with the citation for the datafile.

dendrochronology

display_name: dendrochronology

isotopes

display_name: isotopes

pfynwald

display_name: pfynwald

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

scots-pine

display_name: scots-pine

tree-ring-cellulose

display_name: tree-ring-cellulose

tree-rings

display_name: tree-rings

educ

en: Education, culture and sport

en: Pfynwald 2019 - Dendrochronological and tree-ring isotope dataset


en: crispr-cas african-manatee biodiversity-monitoring threatened-species qpcr crispr-dx environmental-dna field-based-protocol edna

media_type: text/plain

en: Description of project and folders and files

format: TXT

en:
Folder containing the data files with Cp values (qPCR) and the CRISPR-Dx classifications. CRISPR_field_based_classifications.csv file contains the classifications per pool per extract (0: no detection, 1: detection) for the African manatee (Trichechus senegalensis).
CRISPR_lab_based_classifications.csv file contains the classifications per pool per extract (0: no detection, 1: detection).
qPCR_Cp_2nd_derivative.csv file contains the Cp value of the 8 replicates of each extract.

en: File containing overview of site names and extract number (field-based or lab-based extraction). The extract_number_field_based corresponds to the identically called column in CRISPR_field_based_classifications.csv file in the data folder, as the extract_number_lab_based to the column in the file CRISPR_lab_based_classifications.csv file and the qPCR_Cp_2nd_derivative.csv file (also in the data folder). The file includes the GPS coordinates of the sampling location (transect start point).

en:
Data associated to the publication "Rapid field-based detection of a threatened and elusive species with environmental DNA and CRISPR-Dx"

 Authors:

Flurin Leugger, Martina Lüthi, Michel Schmidlin, Zacharias Kontarakis and Loïc Pellissier

 Contact:

flurinleugger@gmail.com
loic.pellissier@usys.ethz.ch

 Project description:

We collected eDNA samples in the Conkouati-Douli National Park in the Republic of Congo in 2023 in collaboration with Beauval Nature and HELP Congo. We analyzed the samples on site in the national park using CRISPR-Dx assays to detect the African manatee (*Trichechus senegalensis*). Additionally, we transported the remaining samples (buffer) to Switzerland and used a high-sensitivity protocol with CRISPR-Dx assays and a qPCR assay to verify the field-based detections. The qPCR of Hunter et al. (2018) detects the genus manatee (Trichechus). See publication for more details (doi will be added after publication).

 Folders:

 lateral_flow_tests_images\:

Images of the lateral flow tests used to analyze the eDNA extracts in the national park. File names correspond to the site names. At each site, we took two filter replicates. We ran 8 PCRs per filter/extract and pooled two PCRs together, resulting in 4 CRISPR-Dx assays per extract. The EVE number on top of the tests indicates the environmental extract number we use to track the extracts in our data base. It corresponds to the extract_number_field_based in the metadata and data folder. The negative extraction control with the strongest "band" was placed right to the eDNA extract on each image (labelled hand written with NC x.y).

 metadata\:

File containing overview of site names and extract number (field-based or lab-based extraction). The extract_number_field_based corresponds to the identically called column in CRISPR_field_based_classifications.csv file, as the extract_number_lab_based to the column in the file CRISPR_lab_based_classifications.csv file and the qPCR_Cp_2nd_derivative.csv file. The file includes the GPS coordinates of the sampling location (transect start point).

 data\:

Folder containing the files with Cp values (qPCR) and the CRISPR-Dx classifications. CRISPR_field_based_classifications.csv file contains the classifications per pool per extract (0: no detection, 1: detection) for the African manatee (Trichechus senegalensis).
CRISPR_lab_based_classifications.csv file contains the classifications per pool per extract (0: no detection, 1: detection).
qPCR_Cp_2nd_derivative.csv file contains the Cp value of the 8 replicates of each extract.

african-manatee

display_name: african-manatee

biodiversity-monitoring

display_name: biodiversity-monitoring

crispr-cas

display_name: crispr-cas

crispr-dx

display_name: crispr-dx

edna

display_name: edna

environmental-dna

display_name: environmental-dna

field-based-protocol

display_name: field-based-protocol

qpcr

display_name: qpcr

threatened-species

display_name: threatened-species

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: Field-based eDNA analysis to detect the threatened and elusive African manatee


en: photovoltaic winter-electricity snow alps bifaciality

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

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

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

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

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

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

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

alps

display_name: alps

bifaciality

display_name: bifaciality

photovoltaic

display_name: photovoltaic

snow

display_name: snow

winter-electricity

display_name: winter-electricity

en: Monitoring data sets of alpine photovoltaic power-plants


en: urbanization land-use modeling landscape-services statistical-model switzerland land-use-change

en: Scripts for Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland

en:
Scripts ordered by their main purpose within sequential folders in this ReadMe marked with

Within the folders the capital letters refer to the parallel or sequential use of the scripts; scripts here in ReadMe are marked with

 00_Function Scripts
 Functions.r
Script containing several functions for analyzing statistical models: cohen.kappa, meva.table, D2, max-Tss, plot-TSS

 Service_functions.R
Script containing functions for calculating all services and returning sums (and median for bd and rec) as well as rasters

 01_Data Preparation
 A_AS_raster_preparation.R
Preparation of the land use rasters for the years 1985, 1997, and 2009 based on the original Arealstatistik (AS/ASCH); Assigning our categories and assining new values to all "construction sites" for calibrating the models
For model projection starting point (2009) and for service calculations (all ASCH years) the "other" categories were assigned to the land use categories based on dominant neighbor, so that there were no empty cells
Creation of water & mountainous area raster that stayed stable throughout the projections
Creation of MFH raster (2009), to have as base for all new projection years, as this category never becames any other

 B_Factors_preparation.R
Preparation of the factor rasters that were used to calculate service values per cell (see Table 2): LWfactor, Transportation, Vol, Rivers, Lakes, slope, TWW, Hazard_risk

 B_Predictors_preparation.R
Preparation of the raster of the predictors used for calibrating (ASCH years) and projecting (stable) the transition models that do not depend on the land use categories: Temperature (ASCH years), solar radiation (stable), Public transportation access (stable), Elevation (stable), Workers density (ASCH years), Population change (ASCH transitions)

 B_Regions_preparation.R
Preparation of bioregions as raster to be used to mask asxxxx later to calculated services and land use area just for one region

 C_Pred_proj.R
Projecting the dynamic predictors into the future for projecting the land use transitions with the model: Linear extrapolations for workers densities and population; more detailed extrapolation of temperature (based on data for all stations that matched between the temp table we used for the calibration period and the projections from CS2M, and then making a spatial interpolation for all years based on the interpolation of temperature for all years per station)

 02_Model calibration
 A_Bioreg_pred_corr.R
Calculating correlation between the predictors for each bioregion and land use category, Output are those with too high correlation so that one predictor can be removed from transitions were both predictors occur

 A_trans_numbers_bioreg.R
Calculate transition numbers for each bioregion to decide which transitions to primarily consider

 B_Bioreg_ext_eval.R
Calculating TSS based on the external evaluation for the bioregion transitions that happened often enough to try to model them (calibration data: 85-97, evaluation data: 97-09)

 B_Bioreg_int_eval.R
Calculating TSS based on the internal evaluation for the bioregion transitions that happened often enough to try to model them (calibration data: 70%, evaluation data: 30%)

 C_Bioreg_TSS_analysis.R
Extracting TSS numbers from internal and external evaluation, calculating mean and median for each transition for each region for each evaluation method and saving as csv per region to be able to select only the transitions with high enough model performance

 D_Bioreg_Models_for_prediction.R
Calibration of the models that were then used to project land use transitions into the future; calibrated separately for each bioregion

 E_Residuals_trans_models.R
Calculation of Moran's I statistics to analyze the residuals of the land use transition models

 03_Projections
 A_Bioreg_Projections_run.R
Master script for: Extrapolaitng into the future with the regional models and then assembling for each time step to calculate new AS predictors; Several Outputs: txt file to test for NAs in Predictors, txt file with random seed number for sampling, txt file with times for calculation steps (check progress of script while running), csv sheet with projected transition frequencies, tif-rasters for every region and time step, pdf with raster plot for every region and time step

 04_Service calculation
 A_Bioreg_as_services.R
Calculate services per bioregion for years 1985, 1997, 2009

 A_Service_calculation_bioregions.R
Extracting service numbers(sums) per bioregions for all projection runs and storing them in a list of matrixes to be available for further plotting; can be run for swiss wide projections or regional ones

 05_Analysis
 A_Bioreg_ASCH_development.R
Extracting the occurrence of each category per region for all runs (first part), then for ASCH years, and then plotting them nicely; only works for regional projections

 A_Bioreg_Predictors_importanceD2.R
Calculating D2 for each transition and each considered predictor from bivariate models to get value of importance

 B_Bioreg_Pred_imp_analysis.R
Using calculated D2 to sort Predictors according to their importance for each transition

 A_Bioreg_Spatial_results_analysis.R
Plotting randomly sampled runs for ASCH and services to analyses their spatial development

 A_Bioreg_Transition_numbers_check_v1.R
Analyzing the frequency for all transitions for all regions and producing the point plots for each transition separately

 A_Bioreg_Transition_numbers_check_v2.R
Analyzing percentage and numbers of all transitions but plotting them per region and originating ASCH category

 B_Transition_Analysis.R
Further Analysis of transition numbers

 A_Service_analysis.R
Plotting of the service development for bioregions in several ways for analyzing

en: Data for Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland

en:
The provided folder structure follows the set up of the scripts.
Data is only provided when it has been fully produced by us, otherwise dummies are given.
For data that will be produced by one of the scripts, no dummies are given.
The folders may contain sub-folders, which would be filled if the scripts were all run

 00_Analysis_Data
Data produced throughout the process of the calibration and projection that is later needed for analysis

 01_Raw_Data
Primary data from external sources that were used to compile the rasters and numbers used during the calibration and projection of landscape transitions as well as service calculation

 02_Prepared_Data
Data that will be prepared for further use by scripts are put in here
Additionally it contains the parameter sheets for the transition predictors that we compiled

 03_Model_Data
 Model outputs
Folder were the projection models statistics will be saved
 Models
Folder into which the actual transition models will be saved
 Residuals
Folder into which data on models residuals will be saved for future use

 04_Projected_Data
The output of the projections will be saved into this folder

 05_Service_Data
Any service calculations will be saved in here

 06_Results_Analysis
Any Analysis plots and tables as well as intermediate data will be saved here in the respective sub-folder

en:
Data and scripts of publication:

Madleina Gerecke, Oskar Hagen, Janine Bolliger, Anna M. Hersperger, Felix Kienast, Bronwyn Price, Loïc Pellissier (2019) Assessing potential landscape service trade-offs driven by urbanization in Switzerland. Palgrave communications.

Contains land use projections for Switzerland and scripts and data for these projections as well as the calculation of landscape services.

Data Folder:
Contains sub-folder with the data necessary for this study (provided were no copyright issues, otherwise placeholders with descriptions), and folders where produced data may be stored

Scripts Folder:
Contains scripts organized into subfolders depending on their purpose

Note: Some abbreviations within the scripts and data are derived from German words and not English.

land-use

display_name: land-use

land-use-change

display_name: land-use-change

landscape-services

display_name: landscape-services

modeling

display_name: modeling

statistical-model

display_name: statistical-model

switzerland

display_name: switzerland

urbanization

display_name: urbanization

en: Land use projections and services for Switzerland


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Data plot of the forest station (JUB)

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

en: Site photo of the field station (JUF)

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

mimetype: image/jpeg

en: Forest station data (JUB)

en: Data file.

en: Site aerial photo (Jussy)

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

en: Data plot of the field station (JUF)

en: Site photo of the forest station (JUB)

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

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Jussy in Switzerland where one station is located within a natural broad-leaved forest stand (JUB) with sessile oak (_Quercus petrea_; 90 yrs), aspen (_Populus tremula_; 60 yrs) and European hornbeam (_Carpinus betulus_; 60 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, JUF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Jussy is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

precipitation

display_name: precipitation

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

educ

en: Education, culture and sport

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


en: climate-change fagus-sylvatica forest forest-management ground-vegetation air-pollution

en: Taxa Data

en: This table contains information about the individual taxa found in the historic and current vegetation relevés in Scherrer et al. 2024.

en: Site Information

en: This table contains information about the 254 forest sites used in the publication of Scherrer et al. 2024.

en: This dataset comprised 254 historical (1937 – 1948) and resurveyed (2019 – 2022) vegetation relevés of beech-dominated forests sites in the Swiss Jura mountains. The data contains species lists as well as site information.

air-pollution

display_name: air-pollution

fagus-sylvatica

display_name: fagus-sylvatica

forest

display_name: forest

forest-management

display_name: forest-management

ground-vegetation

display_name: ground-vegetation

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: Resurveyed vegetation releves of beech forests in the Swiss Jura Mountains


maintainer: Sofia Pagliarin

en: imperviousness copernicus soil-sealing urban-atlas barcelona milan

en: Information on data sources

en: Shareable project in Esri ArcGIS format including the HRL IMD data in raster format for each of the territorial boundaries as specified in letter a)-h), see Dataset description

en:
Dataset description

This dataset is a recalculation of the Copernicus 2015 high resolution layer (HRL) of imperviousness density data (IMD) at different spatial/territorial scales for the case studies of Barcelona and Milan. The selected spatial/territorial scales are the following:

 * a)	Barcelona city boundaries
 * b)	Barcelona metropolitan area, Àrea Metropolitana de Barcelona (AMB)
 * c)	Barcelona greater city (Urban Atlas)
 * d)	Barcelona functional urban area (Urban Atlas)
 * e)	Milan city boundaries
 * f)	Milan metropolitan area, Piano Intercomunale Milanese (PIM)
 * g)	Milan greater city (Urban Atlas)
 * h)	Milan functional urban area (Urban Atlas)

In each of the spatial/territorial scales listed above, the number of 20x20mt cells corresponding to each of the 101 values of imperviousness (0-100% soil sealing: 0% means fully non-sealed area; 100% means fully sealed area) is provided, as well as the converted measure into squared kilometres (km2).

 Dataset composition

The dataset is provided in .csv format and is composed of:

_IMD15_BCN_MI_Sources.csv_: Information on data sources

 _IMD15_BCN.csv_: This file refers to the 2015 high resolution layer of imperviousness density (IMD) for the selected territorial/spatial scales in Barcelona:
 * a)	Barcelona city boundaries (label: bcn_city)
 * b)	Barcelona metropolitan area, Àrea metropolitana de Barcelona (AMB) (label: bcn_amb)
 * c)	Barcelona greater city (Urban Atlas) (label: bcn_grc)
 * d)	Barcelona functional urban area (Urban Atlas) (label: bcn_fua)

 _IMD15_MI.csv_: This file refers to the 2015 high resolution layer of imperviousness density (IMD) for the selected territorial/spatial scales in Milan:
 * e)	Milan city boundaries (label: mi_city)
 * f)	Milan metropolitan area, Piano intercomunale milanese (PIM) (label: mi_pim)
 * g)	Milan greater city (Urban Atlas) (label: mi_grc)
 * h)	Milan functional urban area (Urban Atlas) (label: mi_fua)

_IMD15_BCN_MI.mpk_: the shareable project in Esri ArcGIS format including the HRL IMD data in raster format for each of the territorial boundaries as specified in letter a)-h).

Regarding the territorial scale as per letter f), the list of municipalities included in the Milan metropolitan area in 2016 was provided to me in 2016 from a person working at the PIM.

In the IMD15_BCN.csv and IMD15_MI.csv, the following columns are included:

 * Level: the territorial level as defined above (a)-d) for Barcelona and e)-h) for Milan);
 * Value: the 101 values of imperviousness density expressed as a percentage of soil sealing (0-100%: 0% means fully non-sealed area; 100% means fully sealed area);
 * Count: the number of 20x20mt cells corresponding to a certain percentage of soil sealing or imperviousness;
 * Km2: the conversion of the 20x20mt cells into squared kilometres (km2) to facilitate the use of the dataset.

 Further information on the Dataset

This dataset is the result of a combination between different databases of different types and that have been downloaded from different sources. Below, I describe the main steps in data management that resulted in the production of the dataset in an Esri ArcGIS (ArcMap, Version 10.7) project.

 1. The high resolution layer (HRL) of the imperviousness density data (IMD) for 2015 has been downloaded from the official website of Copernicus. At the time of producing the dataset (April/May 2021), the 2018 version of the IMD HRL database was not yet validated, so the 2015 version was chosen instead. The type of this dataset is raster.

 2. For both Barcelona and Milan, shapefiles of their administrative boundaries have been downloaded from official sources, i.e. the ISTAT (Italian National Statistical Institute) and the ICGC (Catalan Institute for Cartography and Geology). These files have been reprojected to match the IMD HRL projection, i.e. ETRS 1989 LAEA.

 3. Urban Atlas (UA) boundaries for the Greater Cities (GRC) and Functional Urban Areas (FUA) of Barcelona and Milan have been checked and reconstructed in Esri ArcGIS from the administrative boundaries files by using a Eurostat correspondence table. This is because at the time of the dataset creation (April/May 2021), the 2018 Urban Atlas shapefiles for these two cities were not fully updated or validated on the Copernicus Urban Atlas website. Therefore, I had to re-create the GRC and FUA boundaries by using the Eurostat correspondence table as an alternative (but still official) data source. The use of the Eurostat correspondence table with the codes and names of municipalities was also useful to detect discrepancies, basically stemming from changes in municipality names and codes and that created inconsistent spatial features. When detected, these discrepancies have been checked with the ISTAT and ICGC offices in charge of producing Urban Atlas data before the final GRC and FUA boundaries were defined.

Steps 2) and 3) were the most time consuming, because they required other tools to be used in Esri ArcGIS, like spatial joins and geoprocessing tools for shapefiles (in particular dissolve and area re-calculator in editing sessions) for each of the spatial/territorial scales as indicated in letters a)-h).

Once the databases for both Barcelona and Milan as described in points 2) and 3) were ready (uploaded in Esri ArcGIS, reprojected and their correctness checked), they have been ‘crossed’ (i.e. clipped) with the IMD HRL as described in point 1) and a specific raster for each territorial level has been calculated. The procedure in Esri ArcGIS was the following:

 * Clipping: Arctoolbox > Data management tools > Raster > Raster Processing > Clip. The ‘input’ file is the HRL IMD raster file as described in point 1) and the ‘output’ file is each of the spatial/territorial files. The option "Use Input Features for Clipping Geometry (optional)” was selected for each of the clipping.
 * Delete and create raster attribute table: Once the clipping has been done, the raster has to be recalculated first through Arctoolbox > Data management tools > Raster > Raster properties > Delete Raster Attribute Table and then through Arctoolbox > Data management tools > Raster > Raster properties > Build Raster Attribute Table; the "overwrite" option has been selected.

 Other tools used for the raster files in Esri ArcGIS have been the spatial analyst tools (in particular, Zonal > Zonal Statistics). As an additional check, the colour scheme of each of the newly created raster for each of the spatial/territorial attributes as per letters a)-h) above has been changed to check the consistency of its overlay with the original HRL IMD file. However, a perfect match between the shapefiles as per letters a)-h) and the raster files could not be achieved since the raster files are composed of 20x20mt cells.

The newly created attribute tables of each of the raster files have been exported and saved as .txt files. These .txt files have then been copied in the excel corresponding to the final published dataset.

barcelona

display_name: barcelona

copernicus

display_name: copernicus

imperviousness

display_name: imperviousness

milan

display_name: milan

soil-sealing

display_name: soil-sealing

urban-atlas

display_name: urban-atlas

en: Soil sealing Barcelona and Milan different territorial levels


maintainer: Frank Techel

en: avalanche-danger switzerland extended-column-test norway rutschblock-test avalanche-observations

en: avalanche occurrence data (Norway, Sitzerland) - largest avalanche size per day and warning region

en: ECT data (Norway, Switzerland)

en: avalanche occurrence data (Norway, Sitzerland) - avalanche sizes per day and warning region

en: Rutschblock data (Switzerland)

en:
Observational data used to quantitatively describe the key elements describing avalanche danger: snowpack stability, the frequency distribution of snowpack stability, and avalanche size.
The data set consists of
- Rutschblock test results (Switzerland)
- Extended Column Test results (Switzerland, Norway)
- Avalanche occurrence data (Switzerland, Norway).
The data were extracted from the respective operational databases of the national avalanche warning services in Switzerland (WSL Institute for Snow and Avalanche Research SLF Davos, Switzerland) and Norway (The Norwegian Water Resources and Energy Directorate NVE).
For further information regarding the data, please refer to the publication or contact the author.

avalanche-danger

display_name: avalanche-danger

avalanche-observations

display_name: avalanche-observations

extended-column-test

display_name: extended-column-test

norway

display_name: norway

rutschblock-test

display_name: rutschblock-test

switzerland

display_name: switzerland

en: Stability tests, avalanche observations, Switzerland, Norway


en: monitoring bayesian-inference occupancy-model detectability observer-error biodiversity lichens swisslichens inter-observer-difference detection-probability cryptogams sessile-species

en: Repository containing the full data, code, README and workflow files.

en:
The available lichen data consists of detection/nondetection data (1/0) of 373 tree-inhabiting (*corticolous*) lichen species from 416 plots surveyed 1-2 times. The lichen data were originally collected for the purpose of the Red List of epiphytic lichen species in Switzerland ([Scheidegger *et al.* 2002](https://www.bafu.admin.ch/bafu/de/home/themen/biodiversitaet/publikationen-studien/publikationen/rote-liste-gefaehrdete-arten-baum-erdbewohnende-flechten.html)), but updated to recent nomenclature for the purpose of this study.
This repository contains all the supporting data and R code for the paper:
von Hirschheydt, G., Kéry, M., Ekman, S., Stofer, S., Dietrich, M., Keller, C., Scheidegger, C. (2024) **Occupancy model reveals limited detectability of lichens in a standardised large-scale monitoring**. *Journal of Vegetation Science*.
Results and figures presented in the manuscript should be reproducible (with small differences in the latter digits due to stochasticity of the MCMC sampler) with the provided data and code.
The downloadable `.zip` folder has the following structure:
* `0_data/`
* `1_code/`
* `2_output/`
* `lichen_detectability.Rproj`
* `README.txt`
* `workflow.html`
- `workflow.Rmd`

The main folder and the three subordinate folders each have their own `README*.txt` file. These describe each available file in detail and should be consulted prior to using the data or running any code. The file `lichen_detectability.Rproj` stores the information about the R project. The user can open the project by clicking/double-clicking on this file which will automatically define the repository as working directory for the R session. If the user does not use RStudio/Posit, they may have to set the working directory manually to the stored location in the R files. The files `workflow.*` guide the user through the analysis (`1_code/*.R`) in the correct order so that they can:
- bundle the cleaned data into a data list readable for JAGS
- fit the multi-species occupancy model to the data and store the output
- assess the goodness-of-fit of the model to the data
- conduct a prior sensitivity analysis with 2 additional sets of priors
- extract the summary statistics reported in the manuscript and supplementary materials
- generate the figures shown in the manuscript and supplementary materials

bayesian-inference

display_name: bayesian-inference

biodiversity

display_name: biodiversity

cryptogams

display_name: cryptogams

detectability

display_name: detectability

detection-probability

display_name: detection-probability

inter-observer-difference

display_name: inter-observer-difference

lichens

display_name: lichens

monitoring

display_name: monitoring

observer-error

display_name: observer-error

occupancy-model

display_name: occupancy-model

sessile-species

display_name: sessile-species

swisslichens

display_name: swisslichens

educ

en: Education, culture and sport

en: Repeated detection-nondetection data of corticolous lichens from a standardised monitoring across Switzerland


causal-effect-of-mfoz

title_for_slug: causal-effect-of-mfoz

en: built-up-land-change selection-bias propensity-score-matching causality the-major-function-oriented-zone fujian-province

en: Data and Stata code for repeating the results

en:
Data.xlsx is the variables of 952 townships
Table 1-2 NN(1-1)_noreplace_caliper(0.01).do is STATA code to produce the results in Table 1 and 2
Figure 5 Distribution of the propensity scores.R is R code rto produce Figure 5
Figure 5 Standard mean difference.R is R code rto produce Figure 5

en:
Title: Closer to causality: How effective is spatial planning in governing built-up land expansion in Fujian Province, China?

Research objective: The Major Function Oriented Zone (MFOZ), the first strategic spatial plan in China, is developed to achieve a coordinated regional development, through spatial regulation and zoning of development. The MFOZ he MFOZ divided land into four major function-oriented zones: The development-optimized zone, the development-prioritised zone, the development-restricted zone, and the development-prohibited zone. We used propensity score marching to evaluate the effect of the MFOZ on built-up land expansion in Fujian Province over three time intervals (2013–2015, 2013–2018 and 2013–2020).

Data: Data.xlsx contains the variables of 954 towns in Fujian Province.
Town_ID is the town unique ID;
County_ID is the county unique ID;
City_ID is the city unique ID;
MFOZ is the the development-prioritised zone and the development-restricted zone (The development-optimized zone and the development-prohibited zone are excluded);
Builtup_13_15 is the built-up land expansion from 2013 to 2015;
Builtup_13_18 is the built-up land expansion from 2013 to 2018;
Builtup_13_20 is the built-up land expansion from 2013 to 2020;
Dis2water is the Euclidean distance from the town to the nearest waterbody;
Slope is the the average slope within the town;
GDP is the average GDP in 2010 within the town;
Pop is the average population in 2010 within the town;
Road is the average population in 2010 within the town;
Dis2city is the Euclidean distance from the town to the nearest prefectural city centre;
Nei_Arable, Nei_Forest, and Nei_Built.up are the area of arable land, forest land, and built-up land neighbouring town i in 2010.

Method: we used the propensity score matching to compare the changes in the amount of built-up land in the towns of the development-prioritised zone with the matched towns of the development-restricted zone. Additionally, we used three evaluation intervals (2013–2015, 2013–2018 and 2013–2020) to evaluate temporal variation in the causal effect of the MFOZ on built-up land expansion.

built-up-land-change

display_name: built-up-land-change

causality

display_name: causality

fujian-province

display_name: fujian-province

propensity-score-matching

display_name: propensity-score-matching

selection-bias

display_name: selection-bias

the-major-function-oriented-zone

display_name: the-major-function-oriented-zone

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: Causal effect of MFOZ


en: lichens soil-dependency info-fauna fauna soil-biodiversity eco-fauna fungi database soil-organisms soil-quality ecosystem-protection conservation red-list

en: Overview over the soil dependency and endangerment status of different groups of organisms.

en: Proportion of endangered species grouped by the four soil dependency classes.

en: Raw dataset of species and their soil dependency as well as endangerment status.

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

Paper Citation:
Frey B., Maurer C., Schneider K. (2023) Informationen zum Boden anhand der Gebundenheit der Rote-Liste Arten BAFU. Bundesamt für Umwelt BAFU. 26 p.

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

Soil is the habitat and basis of life for countless creatures. The great importance of soil organisms for the fertility of our soils is widely recognized, but information is sparse on their distribution and possible endangerment in Switzerland. In the present project, target species, i.e. species that are closely linked to the soil, were identified, and for the the first time, information was gathered on the degree of endangerment of the soil ecosystem in Switzerland on the basis of Red List species. For eleven Red List groups, the species' soil dependency was determined, i.e. whether their life cycle includes stages in or on the soil. The assessment of soil dependency was made using four classes, which enabled the classification not only of insects but also of vertebrates, land snails, lichens and fungi.

conservation

display_name: conservation

database

display_name: database

eco-fauna

display_name: eco-fauna

ecosystem-protection

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fauna

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fungi

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soil-biodiversity

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soil-organisms

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soil-quality

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en: Information on soil based on the soil dependency of the FOEN red list species


biogas-aus-hofdunger-in-der-schweiz

title_for_slug: biogas-aus-hofdunger-in-der-schweiz

en: review manure switzerland bioenergy biogas

en: Biogas aus Hofdünger in der Schweiz

en: Ziel dieses Whitepapers ist es, Entscheidungsträgern, Verwaltungen und Stakeholdern die aktuellsten Forschungsergebnisse zur Verfügung zu stellen, um die optimale Nutzung von Bioenergie aus Hofdünger in der Schweizer Energiewende zu fördern. Zu diesem Zweck werden die Ergebnisse des Schweizer Kompetenzzentrums für Bioenergieforschung - SCCER BIOSWEET - zusammengefasst und in einem breiteren Kontext dargestellt. Wenn nichts anderes erwähnt wird, beziehen sich die Ergebnisse auf die Schweiz und im Falle der Ressourcen auf die heimischen Biomassepotenziale.

bioenergy

display_name: bioenergy

biogas

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manure

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review

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switzerland

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wind-lidar-davos-wolfgang

title_for_slug: wind-lidar-davos-wolfgang

en: lidar wolfgangpass profiles raclets wind

en: Wind LIDAR data Wolfgang

en: A Leosphere WidCube 100S was deployed at Davos Wolfang, measuring wind profiles as well as performing PPI and RHI scans. Time format is in UTC with highest time resolution of 5 seconds.

en: Scanning wind Lidar from Meteoswiss was installed at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577) and measured from 200 m above ground to 8100 m. The time resolution is up to 5 seconds. The Lidar was measuring wind profiles but also performed plan position indicator (PPI) and range height indicator (RHI) scans.

lidar

display_name: lidar

profiles

display_name: profiles

raclets

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wind

display_name: wind

wolfgangpass

display_name: wolfgangpass

educ

en: Education, culture and sport

en: Wind LIDAR Davos Wolfgang


radiosondes

maintainer: Jörg Wieder

title_for_slug: radiosondes

en: wind radiosonde temperature holoballoon raclets relative-humidity pressure wind-direction

en: Radiosond Sounding Files

en:
The "soundings" radiosond data contains information on ambient pressure (mbar), temperature (C), relative humidity (%), wind speed (m s‾ ¹) and wind direction (true deg), and are ordered with respect to the height above ground (m AGL) with a step size of 20 m. The first line of each file idicates the geographic location and the start time (in UTC) of the ascent. If the wind speed was zero, no wind direction is given.
The zip files contain ascents on the following days:
February 10 (morning and afternoon),
February 11 (morning),
February 16 (afternoon),
February 22 (morning),
March 1 (morning),
March 5 (morning),
March 11 (morning),
March 12 (morning),
March 13 (morning),
March 14 (morning),
March 17 (afternoon), and
March 18.
The data was managed with Windsond Receiver Application Demo Version 2.92, (C) Sparv Embedded AB 2016.

en: Radiosond Template Files

en:
The "template" files contain standard parameters, i.e. ambient pressure (mbar and Pa), temperature (°C), relative humidity (%), wind speed (m s‾ ¹) and wind direction (true deg), as well as additional information, e.g. time (UTC and local time), dew point (°C), mixing ration (g/kg), density (kg m³), altitude (m MSL), height above ground (ft and m AGL), and geographic coordinates (longitude, latitude). If the wind speed was zero, no wind direction is given.
The zip files contain ascents on the following days:
February 10 (morning and afternoon),
February 11 (morning),
February 16 (afternoon),
February 22 (morning),
March 1 (morning),
March 5 (morning),
March 11 (morning),
March 12 (morning),
March 13 (morning),
March 14 (morning),
March 17 (afternoon), and
March 18.
The data was managed with Windsond Receiver Application Demo Version 2.92, (C) Sparv Embedded AB 2016.

en: Radiosondes (Windsond, Sparv Embedded AB) were started in Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577) to report height profiles of pressure, relative humidity and temperature at specific days. In addition to regular launches of radiosondes, sondes were attached to [HoloBalloon](https://www.envidat.ch/group/clouds-in-situ-raclets) to report the ambient conditions of the in-situ measurements. Further profiles of meteorological measures were recorded at [HoloGondel](https://www.envidat.ch/group/clouds-in-situ-raclets) which was installed at the gondola moving between Gotschnaboden and Gotschnagrat at 2285 m a.s.l.

holoballoon

display_name: holoballoon

pressure

display_name: pressure

radiosonde

display_name: radiosonde

relative-humidity

display_name: relative-humidity

temperature

display_name: temperature

wind-direction

display_name: wind-direction

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: Radiosondes