maintainer: Ionuț Iosifescu Enescu

en: map 0.2GB

en: huge map 100GB

en: map 0.5GB

en: map 2GB

en: Bulk Data Access

en: Link to the S3 bucket where all the data resources can be downloaded in bulk

en: map preview 0.5MB

mimetype: image/jpeg

en: map 1GB

en: large map 10GB

en:
The attached data are some large GIS raster files (GeoTIFFs) made with Natural Earth data. Natural Earth is a free vector and raster map data @ naturalearthdata.com. The data used for creating these large files was the "Cross Blended Hypso with Shaded Relief and Water". Data was concatenated to achieve larger and larger files. Internal pyramids were created, in order that the files can be opened easily in a GIS software such as QGIS or by a (future) GIS data visualisation module integrated in EnviDat.

Made with Natural Earth. Free vector and raster map data @ naturalearthdata.com

gis

display_name: gis

large-files

display_name: large-files

natural-earth

display_name: natural-earth

qgis

display_name: qgis

educ

en: Education, culture and sport

envidat

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: Large GIS raster data derived from Natural Earth Data (Cross Blended Hypso with Shaded Relief and Water)


en: wind-power photovoltaic marxan energy social-acceptance ecosystem-services optimization landscape spatial-planning

state: active

type: dataset

media_type: application/zip

en:
This is the compressed Shapefile (ESRI) from the MARXAN optimization with 2216 rows (objects) and 18 columns (variables) with sf (simple feature) and data frame classes.
Column description:
X01 = Planning_units (PUs)
X02 = incl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for ecological costs
X03 = incl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for social costs
X04 = incl.OS. ecological costs (ECUess) of pu when realizing the total energy (normalized)
X05 = incl.OS. social costs (ECUsoc) of pu when realizing the total energy (normalized)
X06 = incl.OS. total energy (MWh/a)
X07 = incl.OS. energy from roof-mounted PV infrastructure (MWh/a)
X08 = incl.OS. energy from wind turbines (MWh/a)
X09 = incl.OS. energy from ground-mounted PV infrastructure (MWh/a)

X10 = excl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for ecological costs
X11 = excl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for social costs
X12 = excl.OS. ecological costs (ECUess) of pu when realizing the total energy (normalized)
X13 = excl.OS. social costs (ECUsoc) of pu when realizing the total energy (normalized)
X14 = excl.OS. total energy (MWh/a)
X15 = excl.OS. energy from roof-mounted PV infrastructure (MWh/a)
X16 = excl.OS. energy from wind turbines (MWh/a)
X17 = excl.OS. energy from ground-mounted PV infrastructure (MWh/a)
geometry = Simple feature XY geometry (SFC_POINT) each representing the center of a 4x4km planning unit (PU) in EPSG 21781 (CRS CH1903 / LV03).

format: ZIP

en:
This study examines the siting scenarios for renewable energy infrastructure (REI) in Switzerland, incorporating the external costs of ecosystem services and, innovatively, social preferences. This approach challenges the prevalent techno-economic siting paradigm, which often overlooks these externalities. To minimize the external costs of the scenarios while maximizing energy yield, Marxan, an optimization software, was employed.
MARXAN was run for 2 versions: a) without ground-mounted open space PV infrastructure (excl. OS) and b) with ground-mounted open space PV infrastructure (incl. OS). In each version optimization was done using ecological costs (ECUess) or social costs (ECUsoc) in a regular grid of 4x4km (planning unit).

File:
PU_data.shp: compressed Shapefile (ESRI) from the MARXAN optimization with 2216 rows (objects) and 18 columns (variables) with sf (simple feature) and data frame classes.

Headers are described below:
X01 = Planning_units (PUs)

X02 = incl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for ecological costs
X03 = incl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for social costs
X04 = incl.OS. ecological costs (ECUess) of pu when realizing the total energy (normalized)
X05 = incl.OS. social costs (ECUsoc) of pu when realizing the total energy (normalized)
X06 = incl.OS. total energy (MWh/a)
X07 = incl.OS. energy from roof-mounted PV infrastructure (MWh/a)
X08 = incl.OS. energy from wind turbines (MWh/a)
X09 = incl.OS. energy from ground-mounted PV infrastructure (MWh/a)

X10 = excl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for ecological costs
X11 = excl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for social costs
X12 = excl.OS. ecological costs (ECUess) of pu when realizing the total energy (normalized)
X13 = excl.OS. social costs (ECUsoc) of pu when realizing the total energy (normalized)
X14 = excl.OS. total energy (MWh/a)
X15 = excl.OS. energy from roof-mounted PV infrastructure (MWh/a)
X16 = excl.OS. energy from wind turbines (MWh/a)
X17 = excl.OS. energy from ground-mounted PV infrastructure (MWh/a)

geometry = Simple feature XY geometry (SFC_POINT) each representing the center of a 4x4km planning unit (PU) in EPSG 21781 (CRS CH1903 / LV03).

For MARXAN optimizations (for meaning of standard files in MARXAN see https://scholar.google.ch/scholar_url?url=https://courses.washington.edu/cfr590/software/Marxan1810/marxan_manual_1_8_2.pdf&hl=de&sa=X&ei=NAWHZI6JJ8PFmAGMo47oDQ&scisig=AGlGAw-DBrsV4kUzkR6GkN1jtG66&oi=scholarr), pu_data.shp was used to generate MARXAN files input.dat, pu.dat, puvfeat.dat, spec.dat.
Coordinate Reference System: CH1903 / LV03. EPSG: 21781.

ecosystem-services

display_name: ecosystem-services

energy

display_name: energy

landscape

display_name: landscape

marxan

display_name: marxan

optimization

display_name: optimization

photovoltaic

display_name: photovoltaic

social-acceptance

display_name: social-acceptance

spatial-planning

display_name: spatial-planning

wind-power

display_name: wind-power

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

it: Istruzione, cultura e sport

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.

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

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

political_level: other

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester

en: Optimizing renewable energy siting in the Swiss landscape


maintainer: EnviDat Support

en: stable-isotopes mixing-models eemma tracers emma end-member-mixing-analysis

en: An R script that performs ensemble end-member mixing analysis

format: SERVICE

en: vignette data

media_type: text/plain

en: A simple data set for the vignette script

format: TXT

mimetype: text/plain

en: eemma user's guide

media_type: application/pdf

en: A brief user's guide to EEMMA, with illustrations using a simple data set

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: eemma vignette script

en: An R script for the vignettes (simple data analysis demonstrations) shown in the user's guide

format: OCTET

mimetype: application/octet-stream

en:
The R script eemma.R, which implements Ensemble End-Member Mixing Analysis (EEMMA) to estimate source fractions in mixtures, exploiting information contained in time-series correlations among tracer time series.

A brief user's guide, a demonstration script, and a demonstration data set are also provided, to accompany Kirchner, J.W., Mixing models with multiple, overlapping, or incomplete end-members, quantified using time series of a single tracer, Geophysical Research Letters, 2023.

The user's guide is available for public use under Creative Commons CC-BY-SA. Public use of the scripts is permitted under GNU General Public License 3 (GPL3); for details see https://www.gnu.org/licenses/

eemma

display_name: eemma

emma

display_name: emma

end-member-mixing-analysis

display_name: end-member-mixing-analysis

mixing-models

display_name: mixing-models

stable-isotopes

display_name: stable-isotopes

tracers

display_name: tracers

en: eemma.R, an R script for Ensemble End-Member Mixing Analysis


en: visualization climate-change scenario landscape-change policy-action

en: Entremon subtitles FR

en: Scenarios of landscape change under climate change in the Swiss mountains. Trailer in French with subtitles.

en: Seeland subtitles FR

en:
Scenarios of landscape change under climate change in the Swiss lowlands.
Trailer in French with subtitles.

en: Seeland subtitles DE

en:
Scenarios of landscape change under climate change in the Swiss lowlands.
Trailer in German with subtitles.

en: Entremont subtitles DE

en:
Scenarios of landscape change under climate change in the Swiss mountains.
Trailer in German with written subtitles.

en:
Short videos showing scenarios of potential landscape development in a 4°C warmer climate for a Swiss mountain region and a region on the Swiss Plateau. The videos are in German or French with subtitles.
The videos' key message is: Climate change will have an impact on the Swiss landscapes. However, according to the strategy chosen to adapt to climate change, society and politics will also have a strong influence on the future landscapes and the services they will provide. If no action is taken to adapt to climate change today, then society will have to react in a hurry at a later point in time. This can often result in resource-intensive technical solutions. Conversely, if society takes action in an anticipatory way already today, nature-based solutions can be implemented more successfully and humans can benefit more from the landscape services..
These short videos are teasers that should make the viewers curious to visit the panorama pictures (https://viergrad.envidat.ch/).

climate-change

display_name: climate-change

landscape-change

display_name: landscape-change

policy-action

display_name: policy-action

scenario

display_name: scenario

visualization

display_name: visualization

educ

en: Education, culture and sport

envidat

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: Teaser videos Swiss landscapes under climate change


en: schweiz wasserkraft datensatz kleinstwasserkraftwerke speed2zero

en: Shapefile von CH-Kleinstwasserkraftwerke: 1'682 Kleinstwasserkraftwerke (≤ 300 kW) in der Schweiz.

en: Shapefile der Einzugsgebiete (2 km² ), in denen sich die jeweiligen Kleinstwasserkraftwerke befinden (erstellt von Yasser Haddad. ETH).

en: Die 1'682 erfassten Kleinstwasserkraftwerke im Datensatz CH-Kleinstwasserkraftwerke

en: .XLSX-Datei von CH-Kleinstwasserkraftwerke: 1'682 Kleinstwasserkraftwerke (≤ 300 kW) in der Schweiz.

format: XLS

en: Shapefile der 2’388 registrierten Wasserkraftanlagen in der Schweiz aus den beiden Datensätzen WASTA (> 300 kW) und CH-Kleinstwasserkraftwerke (≤ 300 kW).

en: .XLSX-Datei der 2’388 registrierten Wasserkraftanlagen in der Schweiz aus den beiden Datensätzen WASTA (> 300 kW) und CH-Kleinstwasserkraftwerke (≤ 300 kW).

en:
In der Schweiz werden Wasserkraftanlagen (WKA) mit einer Leistung von mehr als 300 kW systematisch erfasst und in der nationalen Wasserkraftstatistik (WASTA) zusammengetragen. Die WASTA bildet eine umfangreiche Datengrundlage für Analysen bezüglich Wasserkraft, auch im Kontext von Klimawandel, Biodiversitätsverlust und Energiewende. Nicht erfasst auf nationaler Ebene waren bis anhin die sogenannten Kleinstwasserkraftwerke, WKA mit einer Leistung von weniger als 300 kW. Kleinstwasserkraftwerke tragen zwar nicht wesentlich zur Schweizer Elektrizitätsversorgung bei, haben jedoch aufgrund ihrer hohen Anzahl Auswirkungen auf die Gewässerökologie, die mit den Klimawandel noch stärker unter Druck gerät.
Der neu erstellte Datensatz CH-Kleinstwasserkraftwerke umfasst 1'682 WKA mit einer Leistung von weniger als 300 kW. In den zwei Datensätzen WASTA (> 300 kW) und CH-Kleinstwasserkraftwerke (≤ 300 kW) sind zurzeit 2’388 WKA erfasst. Im Austausch mit den 26 Kantonen wurde jedoch klar, dass es sich nicht um eine vollständige Sammlung von Kleinstwasserkraftwerken handelt. Die 1'682 Kleinstwasserkraftwerke machen rund 70% aller erfassten WKA in der Schweiz aus, tragen jedoch mit weniger als 600 GWh/Jahr lediglich rund 1.5% zur schweizerischen Wasserkraftproduktion bei. In einem optimistischen Szenario, in dem die jährliche Produktionserwartung tendenziell überschätzt wird, liegt dieser Anteil um 0.3% höher. Von den erfassten 2’388 WKA erzeugen die 10% der grössten Anlagen über 90% der schweizerischen Wasserkraftproduktion. Der Datensatz CH-Kleinstwasserkraftwerke ist im Rahmen der ETH-Initiative SPEED2ZERO entstanden, die Klimadienstleistungen in den Bereichen Klimawandel, Biodiversitätsverlust und Energiewende erbringt (https://speed2zero.ethz.ch).
Hier verfügbare Datensätze:
- CH-Kleinstwasserkraftwerke - der hier vorgestellte Datensatz mit 1'682 Kleinstwasserkraftwerken
- EZG-Kleinstwasserkraftwerke - die Einzugsgebiete (2 km² ), in denen sich die 1'682 Kleinstwasserkraftwerke befinden (erstellt von Yasser Haddad. ETH)
- Metadaten - sämtliche Metadaten zum Datensatz CH-Kleinstwasserkraftwerke
- CH-WKA - eine Zusammenstellung sämtlicher 2'388 erfassten Wasserkraftanlagen in der Schweiz aus den beiden Datensätzen WASTA (> 300 kW) und CH-Kleinstwasserkraftwerke (≤ 300 kW)

datensatz

display_name: datensatz

kleinstwasserkraftwerke

display_name: kleinstwasserkraftwerke

schweiz

display_name: schweiz

wasserkraft

display_name: wasserkraft

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: CH-Kleinstwasserkraftwerke - ein schweizweiter Datensatz zu Kleinstwasserkraftwerken


maintainer: Chunhong Zhao

en: urban-morphology austin land-use land-dynamics landscape

en: Land use dynamics in Austin since 1992

en: The present dataset is part of the published scientific paper Zhao C, Weng Q, Hersperger A M. Characterizing the 3-D urban morphology transformation to understand urban-form dynamics: a case study of Austin, Texas, USA. Landscape and urban planning, 2020, 203:103881. The overall objective of this paper is to understand urban form dynamics in the Austin metropolitan area for the periods 2006–2011 and 2011–2016. The study also aims to understand to what extent the changes in the built environment (in terms of ‘efficient growth’ versus ‘inefficient growth’) from the 1990s to 2016 in the Austin metropolitan area corresponded with ‘compact and efficient growth’ planning policy documents. The UMT distribution can be found in the paper. The area of transitioning UMT was provided in Table 2 and Table 3 can be found in the Appendix of the paper. A protocol was developed to perform the content analysis of the strategic plans and gather the data. The detailed list of protocol items can be found in Appendix B of the paper. This study demonstrates the advantage of applying Lidar data to characterize 3-D urban morphology type (UMT) transition and understand its dynamics, which helps develop a comprehensive understanding of the urbanization process and provides a tool for planning intentions and policies evaluation on urban development over time. The UMT maps can be found in Appendix A of the paper. The Lidar point datasets and the 30 × 30 m National Land Cover Database (NLCD) are the two main data sources of UMT mapping. Lidar datasets were gathered from different projects that had been conducted and collected by state agencies and other organizations between 2007 and 2017. Table A1 in the appendix in the paper shows the accuracies and acquisition parameters of the Lidar projects from 2007 to 2017. Land use/cover dynamics in Austin metropolitan area dataset provides Land use/cover patterns in the years 1992, 2001, 2004, 2006, 2008, 2011, 2013, 2016 with a spatial resolution of 30 meters. Since NLCD 1992 used a different classification system for the urban land classes, we first reclassified the NLCD 1992 using a customized Arcpy package.

austin

display_name: austin

land-dynamics

display_name: land-dynamics

land-use

display_name: land-use

landscape

display_name: landscape

urban-morphology

display_name: urban-morphology

en: Land use/cover dynamics in Austin metropolitan area since 1992


maintainer: Stephan Zimmermann

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

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

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

biogeochemical-cycling

display_name: biogeochemical-cycling

calcium

display_name: calcium

fagus-orientalis-lipsky

display_name: fagus-orientalis-lipsky

magnesium

display_name: magnesium

potassium

display_name: potassium

educ

en: Education, culture and sport

en: Base cation dynamics in an Oriental beech forest


en: metamorphism advection 18o stable-water-isotope snow

en: Data files and read-me

en: raw data and micro-CT data available from contacts

mimetype: application/zip

en: Read-me

en: A short description of the data contained in the zipped-file. Recommended for reading before downloading the dataset.

en:
Stable water isotopes (δ18O) obtained from snow and ice samples of polar regions are used to reconstruct past climate variability, but heat and mass transport processes can affect the isotopic composition. Here we present an experimental study on the effect on the snow isotopic composition by airflow through a snow pack in controlled laboratory conditions. The influence of isothermal and controlled temperature gradient conditions on the δ18O content in the snow and interstitial water vapor is elucidated. The observed disequilibrium between snow and vapor isotopes led to exchange of isotopes between snow and vapor under non-equilibrium processes, significantly changing the δ18O content of the snow. The type of metamorphism of the snow had a significant influence on this process.
Ebner, P. P., Steen-Larsen, H. C., Stenni, B., Schneebeli, M., and Steinfeld, A.: Experimental observation of transient δ18O interaction between snow and advective airflow under various temperature gradient conditions, The Cryosphere Discuss., https://doi.org/10.5194/tc-2017-16, accepted, 2017.

advection

display_name: advection

metamorphism

display_name: metamorphism

snow

display_name: snow

stable-water-isotope

display_name: stable-water-isotope

envidat

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: Experiments on stable water isotopes,  snow metamorphism, and advection


en: vert01 edna freshwater vertebrates switzerland environmental-dna spermatophytes sper01

en: Data access

en:
Catchment-based sampling of river eDNA integrates terrestrial and aquatic biodiversity of alpine landscapes

From 22-Jun-2020 to 26-Jun-2020, we sampled five sites comprising one low, two intermediate and two high-elevation sites per catchment (Fig. 1a). We visited two catchments per day—one in the morning and one in the afternoon—for a total of ten catchments. All samples per catchment were collected within a maximum four-hour period by three groups of samplers. The intermediate and high-elevation sites were situated along two tributaries leading into the low-elevation site of the river. We used three filters for each relative elevation class and filtered 60 L per relative elevation class. We sampled 30 L per tributary for a combined volume of 60 L at the intermediate and high-elevation sites. In total, 180 L were sampled in total per catchment. A filtration device composed of either the Athena® peristaltic pump (Proactive Environmental Products LLC; 1 L/min nominal flow) or the Subspace® underwater peristaltic pump (Subspace Pictures; 1 L/min nominal flow), combined with a VigiDNA® 0.2 µM cross-flow filtration capsule (VigiDNA, SPYGEN) was used in order to filter a large water volume. We used a finer mesh than the recommended VigiDNA® 0.45 µM cross-flow filtration capsule to maximise the capture of biological material since mountain water does not transport high quantities of sediments. For each filtration capsule, we used disposable sterile tubing. At the end of each filtration, we emptied the water inside the capsules, replaced it with 80 ml of CL1 conservation buffer (SPYGEN), and stored it at room temperature. We followed a strict contamination control protocol in both field and laboratory stages (Goldberg et al. 2016; Valentini et al. 2016). Each water sample was processed using disposable gloves and single-use filtration equipment. We used two primer sets targeting vertebrates (Vert01, forward: − TTAGATACCCCACTATGC, reverse: − TAGAACAGGCTCCTCTAG, mean marker length: 97 bp) and spermatophytes (g-h/Sper01, forward: − GGGCAATCCTGAGCCAA, reverse: CCATTGAGTCTCTGCACCTATC, mean marker length: 48 bp). Though both primers are relatively broad with low species-level resolution, we selected them as the goal was to minimise cost and effort and maximise the identification of a broad range of taxa which can represent the species assemblages of the region. Libraries were prepared with ligation using the MetaFast protocol (Fasteris).

edna

display_name: edna

environmental-dna

display_name: environmental-dna

freshwater

display_name: freshwater

spermatophytes

display_name: spermatophytes

switzerland

display_name: switzerland

vertebrates

display_name: vertebrates

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Environmental DNA Freshwater Switzerland VaudCatchment Modipl 2020


en: soil heatwave land-use soil-biodiversity pesticide drought soil-nutrients

en: All soil data

en: Soil physicochemical characteristics

en:
Soil chemical and biological properties of soils affected by 10 different perturbations related with global change, applied individually or in combination. Greenhouse experiment. Perturbations applied to intact soil cores (15 cm diameter, 15 cm deep) collected in an extensively managed grassland on the WSL grounds in June 2023.
This dataset contains all data on which the publication below was based:
"Fioratti Junod M, Gombeer S, Holmes J, Zimmerman S, Rillig M, Risch AC and Cordero I. Soil functionality declines under multiple superimposed global change perturbations. XXXX "
Please, cite this publication together with the citation of the datafile.
Database includes:
Pot_ID: pot or soil core identifier.
Batch: numeric, 1 or 2.
Enzyme_plate: numeric, from 1 to 6.
Number_of_perturbations: numeric, from 0 to 10.
N_addition: binary. Yes = 1, No = 0.
P_addition: binary. Yes = 1, No = 0.
Defoliation: binary. Yes = 1, No = 0.
Trampling: binary. Yes = 1, No = 0.
Insecticide: binary. Yes = 1, No = 0.
Fungicide: binary. Yes = 1, No = 0.
Herbicide: binary. Yes = 1, No = 0.
Antibiotic: binary. Yes = 1, No = 0.
Drought: binary. Yes = 1, No = 0.
Heat_wave: binary. Yes = 1, No = 0.
Treatment: character. Description of the treatment, 15 levels.
SWC: soil water content. Numeric, unitless.
Green_biomass: green plant biomass. Numeric, g.
Brown_biomass: brown or dead plant biomass. Numeric, g.
Biomass_cut: plant biomass cut during defoliation treatments. Numeric, g.
CO2_flux_light: net CO2 flux under ambient light. Numeric, mg CO2 m-2 h-1.
CO2_flux_dark: ecosystem respiration. Numeric, mg CO2 m-2 h-1.
S: organic matter stabilisation factor (tea bag index). Numeric, unitless.
k: organic matter decomposition rate (tea bag index). Numeric, unitless.
DOC: dissolved organic carbon, mg Kg-1 dry soil.
IC: inorganic carbon, mg Kg-1 dry soil.
Ammonium_KCl: plant available ammonium, mg Kg-1 dry soil.
Nitrate_KCl: plant available nitrate, mg Kg-1 dry soil.
Phosphate: phosphate, mg Kg-1 dry soil.
MBC: microbial biomass carbon, mg Kg-1 dry soil.
MBN: microbial biomass nitrogen, mg Kg-1 dry soil.
PHO: phosphatase activity, nmol h-1 g-1 dry soil.
BG: β-glucosidase, nmol h-1 g-1 dry soil.
XYL: xylosidase, nmol h-1 g-1 dry soil.
CBH: cellobiohydrolase, nmol h-1 g-1 dry soil.
NAG: N-acetylglucosaminidase, nmol h-1 g-1 dry soil.
LAP: leucine aminopeptidase, nmol h-1 g-1 dry soil.
POX: phenoloxidase, nmol h-1 g-1 dry soil.
PER: peroxidase, nmol h-1 g-1 dry soil.
pH: soil pH, unitless
Water_stable_aggregates: water stable aggregates, %
Surface_infiltration_time: water surface infiltration time, s.

drought

display_name: drought

heatwave

display_name: heatwave

land-use

display_name: land-use

pesticide

display_name: pesticide

soil

display_name: soil

soil-biodiversity

display_name: soil-biodiversity

soil-nutrients

display_name: soil-nutrients

en: Escalating effects of multiple perturbations on soil functionality


maintainer: Maria Elvira Murazzi

en: forest-trees 13c-labelling polystyrene uptake nanoplastic

en: Nanoplastic in forests experiment

en:
Data embargoed until August 2022, and it will be provided upon request

-  excel file containing: two working sheets (leaf supply and root supply experiment) with a table with the values 13C-nanopolystyrene in the different tissues of the two forest tree species; graph showing the differences between controls and treatments of 13C-nanopolystyrene enrichment for each tissue of each forest tree species; ANOVA table showing significant values after having exposed the tree species to 13C-nanopolystyrene

en:
The fate of plastic in the environment is of global concern, because its production recently has
increased strongly and it accumulates in terrestrial and aquatic ecosystems. Although some knowledge on
its role in aquatic and terrestrial ecosystems was gained in the recent decade, hitherto very little is known
about the impact of micro and nanoplastics in forest ecosystems.

The aim of this pioneering project was to explore if nanoplastics are taken up by forest trees species
through leaves or roots. In greenhouse experiments, we exposed leaves or roots of seedling of two forest
trees species to solutions with highly 13C-labelled polystyrene nanoparticles (13C-nPS, 99 atom%) and
examined if they were incorporated in different above- and belowground tissues.

Treated part of the trees for both species showed significant 13C-enrichment, indicating that trees take up nanoparticles. However, the overall 13C signal strength in tissues that were not exposed to the 13C label remained low (Δδ13C<1‰) and was confined to a few seedlings, leaving it ambiguous whether nanoplastic transport occurs or not.

We acknowledge that the new method developed might be not sensitive enough to unequivocally detect
mechanisms of nanoplastic uptake and transport at environmentally realistic concentrations.

forest-trees

display_name: forest-trees

nanoplastic

display_name: nanoplastic

polystyrene

display_name: polystyrene

uptake

display_name: uptake

educ

en: Education, culture and sport

en: Nanoplastics in forests: Exploring the effects of nanoplastics on forest soils and tree physiology (NanoPlast)


wind-lidar-davos-wolfgang

title_for_slug: wind-lidar-davos-wolfgang

en: profiles wind lidar wolfgangpass raclets

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

display_name: raclets

wind

display_name: wind

wolfgangpass

display_name: wolfgangpass

envidat

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: Wind LIDAR Davos Wolfgang


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

en: R code of flight-active insects analysis.

media_type: text/csv

en: Raw data for ground-dwelling arthropod NMDS analysis

format: CSV

en: Raw data Moran's I test

en: R code for NMDS of ground-dwelling arthropods

en: Raw data for ground-dwelling arthropod analysis

en: R code for NMDS of flight-active insects

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

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

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

en: Raw data for flying insects analysis

en: Raw data for flying insects NMDS analysis

en: R code of ground-dwelling arthropod analysis.

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

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

alan

display_name: alan

artificial-lighting

display_name: artificial-lighting

ecosystem-services

display_name: ecosystem-services

outdoor-lighting

display_name: outdoor-lighting

sustainability

display_name: sustainability

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal


maintainer: Joan Casanelles Abella

en: plant-pollinator-interactions antwerp osmia-bicornis dna-metabarcoding cavity-nesting-bees paris trap-nest zurich hylaeus-communis urban-ecology poznan tartu chelostoma-florisomne osmia-cornuta

en: Explanation data variables

en: Larval food composition

en: Information on the study sites

en: For each site, IDs, city, coordinates, structure where trapnest was attahced and height of the trapnest is provided

en: Urbanization poses threats and opportunities for the biodiversity of wild bees. A main gap relates to the food preferences of wild bees in urban ecosystems, which usually harbour large numbers of plant species, particularly at the larval stage. This data sets describes the larval food of four wild bee species (i.e. Chelostoma florisomne, Hylaeus communis, Osmica bicornis and Osmia cornuta) and three genera (i.e. Chelostoma sp., Hylaeus sp, and Osmia sp.) common in urban areas in five different European cities (i.e. Antwerp, Paris, Poznan, Tartu and Zurich). This data results from a European-level study aimed at understanding the effects of urbanization on biodiversity across different cities and citiscapes, and a Swiss project aimed at understanding the effects of urban ecosystems in wild bee feeding behaviour. Wild bees were sampled using standardized trap-nests in 80 sites (32 in Zurich and 12 in each of the remaining cities), selected following a double gradient of available habitat at local and landscape scales. Larval pollen was obtained from the bee nests and identified using DNA metabarconding. The data provides the plant composition at the species or genus level of the different bee nests of the studied species in the studied sites of the five European cities. For Hylaeus communis, this is the first study in reporting larval food composition.

antwerp

display_name: antwerp

cavity-nesting-bees

display_name: cavity-nesting-bees

chelostoma-florisomne

display_name: chelostoma-florisomne

dna-metabarcoding

display_name: dna-metabarcoding

hylaeus-communis

display_name: hylaeus-communis

osmia-bicornis

display_name: osmia-bicornis

osmia-cornuta

display_name: osmia-cornuta

paris

display_name: paris

plant-pollinator-interactions

display_name: plant-pollinator-interactions

poznan

display_name: poznan

tartu

display_name: tartu

trap-nest

display_name: trap-nest

urban-ecology

display_name: urban-ecology

zurich

display_name: zurich

educ

en: Education, culture and sport

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: Larval food composition of four wild bee species in five European cities


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

en: Dataset V1

en: This dataset is outdated and has been replaced with an updated version (see description).

format: GDB

en: Site photo

en: This site photo is outdated and has been replaced with an updated version (see description).

en: Documentation

en: This data documentation is outdated and has been replaced with an updated version (see description).

mimetype: application/msword

en:
 Important
This EnviDat entry is outdated. The most recent, usable version of the data can be found under the new EnviDat entry "Long-term afforestation experiment at the Alpine treeline site Stillberg, Switzerland." The entry can be found under this link <https://www.envidat.ch/dataset/afforestation-stillberg> and with this DOI 10.16904/envidat.397.

afforestation

display_name: afforestation

long-term-experiment

display_name: long-term-experiment

mountain-forest

display_name: mountain-forest

stillberg

display_name: stillberg

treeline

display_name: treeline

en: Long-term treeline research dataset at Stillberg, Davos


en: dischma snowpack fsm2trans snow-hydrology fsm2 hicar

en: Input data December 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data March 2017 COSD

en: Input data May 2017 COSD

en: Input data July 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 100m resolution

en: input data january 2016 COSD

en: Input data June 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data october 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data March 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data April 2017 COSD

en: Input data March 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data March 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data November 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 50m resolution

en: Available input files for running with FSM2trans

en: Input data June 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data February 2017 COSD

en: Input data January 2017 HICAR 250m resolution

en:
snowheight output of validation days (LiDAR days) for all simulation runs
- 20.03.2027
- 31.03.2017
- 17.05.2017

en: Input data July 2017 HICAR 250m resolution

en:
time series of daily averages of the whole domain for each simulation run
- rainfall
- snowfall
- runoff
- snowmelt
- temperature

en: Input data november 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data October 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data June 2017 COSD

en: Input data May 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data November 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data october 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 250m resolution

en:
 DESCRIPTION
The dataset is used to run snowpack simulations with various forcing data at different resolutions with the Flexible Snow Model (FSM2oshd). A dynamical downscaling model (HICAR) and a semi-statistical downscaling approach (COSD) are used to downscale COSMO data to resolutions of 250 m, 100 m and 50 m. Simulations are run with the operational snow cover model and a model extension including wind- and gravity-induced snow redistribution (FSM2trans).
 Input Data
This paragraph describes the input data used to run simulations with FSM2trans
 HICAR
The HICAR input data is created by the High-resolution Intermediate Complexity Atmospheric Research model. The input data is available for different resolutions (250m, 100m and 50m) for a domain covering complex terrain in the Swiss Alps (Dischma)
 COSD
The COSD data was statistically downscaled within the OSHD framework to different resolutions (250m, 100m, 50m) for a domain covering complex terrain in the Swiss Alps (Dischma)
 Simulation files
For the Simulations, a landuse file and a namelist file with the parametrizations need to be supplied to the model
 simulation output
This simulation output that is used for the analysis of the study is provided.

en: FSM2trans snowpack simulations with HICAR input


en: ecohydrology streamflow precipitation hydrology nonstationarity rainfall-runoff-modelling nonlinear-deconvolution time-series

en: Zip-compressed folder containing two versions of the ERRA script. ERRA_v1.06.R uses Rcpp to speed up several key calculations, but requires a C++ compiler. ERRA_v1.06_no_Rcpp.R is a bit slower but does not require a C++ compiler or Rcpp. Public use of these scripts is permitted under GNU General Public License 3 (GPL3); for details see https://www.gnu.org/licenses/

en: {{deprecated version}} ERRA_scripts.zip

en: Zip-compressed folder containing two versions of the ERRA script. ERRA_v1.0.R uses Rcpp to speed up several key calculations, but requires a C++ compiler. ERRA_v1.0_no_Rcpp.R is a bit slower but does not require a C++ compiler or Rcpp. Public use of these scripts is permitted under GNU General Public License 3 (GPL3); for details see https://www.gnu.org/licenses/

en: {{deprecated version}} An introduction to ERRA.pdf

en: "An introduction to ERRA" presents a series of vignettes that introduce some of the capabilities of the Ensemble Rainfall-Runoff Analysis (ERRA) script, and that show how to invoke them. This introduction also includes documentation for ERRA function calls, largely reproducing the documentation embedded in the ERRA script itself.

en: Demonstration scripts.zip

en: Zip-compressed folder containing demonstration scripts, source data, and output files for the ERRA results shown in "Introduction to ERRA" and in J.W. Kirchner, "Characterizing nonlinear, nonstationary, and heterogeneous hydrologic behavior using Ensemble Rainfall-Runoff Analysis (ERRA): proof of concept", Hydrology and Earth System Sciences, 2024.

en: An introduction to ERRA v1.06.pdf

en:
ERRA is a data-driven, nonparametric, model-independent method for quantifying rainfall-runoff relationships across a spectrum of time lags, in systems that may be nonlinear, nonstationary, and spatially heterogeneous.
Researchers using ERRA in published work should cite J.W. Kirchner, "Characterizing nonlinear, nonstationary, and heterogeneous hydrologic behavior using Ensemble Rainfall-Runoff Analysis (ERRA): proof of concept", Hydrology and Earth System Sciences, 2024 (for ERRA itself) and J.W. Kirchner, "Impulse response functions for nonlinear, nonstationary, and heterogeneous systems, estimated by deconvolution and de-mixing of noisy time series", Sensors, 22(9), 3291, https://doi.org/10.3390/s22093291, 2022 (for the underlying mathematics).
This data set includes two versions of the ERRA script written in the open-source programming language R, a detailed user's guide, and sample scripts and source data for all of the results in Kirchner (2024).
These scripts are made publicly available under GNU General Public License 3; for details see https://www.gnu.org/licenses/. The data and documentation are made available under Creative Commons Attribution Share-Alike CC-BY-SA.
ETH Zurich, WSL, and James Kirchner make ABSOLUTELY NO WARRANTIES OF ANY KIND, including NO WARRANTIES, expressed or implied, that this software is free of errors or is suitable for any particular purpose. Users are solely responsible for determining the suitability and reliability of this software for their own purposes.

ecohydrology

display_name: ecohydrology

hydrology

display_name: hydrology

nonlinear-deconvolution

display_name: nonlinear-deconvolution

nonstationarity

display_name: nonstationarity

precipitation

display_name: precipitation

rainfall-runoff-modelling

display_name: rainfall-runoff-modelling

streamflow

display_name: streamflow

time-series

display_name: time-series

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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

en: ERRA -- an R script for Ensemble Rainfall-Runoff Analysis


en: ground-temperature sdms soil frost-change-velocity aridity precipitation

media_type: image/tiff

en: Soil pH modified from SoilGrids

format: TIFF

en: Frost change frequency modified from CHELSA

en: Soil organic carbon content modified from SoilGrids

en: Precipitation of driest quarter modified from CHELSA

en: Soil clay content modified from SoilGrids

en: Mean diurnal range modified from CHELSA

en: Precipitation seasonality from CHELSA

en: Mean annual temperature modified from CHELSA

en: The dataset contains seven environmental layers (average annual temperature, aridity [annual precipitation divided by annual potential evapotranspiration], frost change frequency, precipitation in the driest quarter, mean diurnal temperature range, and precipitation seasonality) modified from CHELSA (https://chelsa-climate.org/) and three soil layers (soil organic matter content, pH water, and clay content) modified from SoilGrids (https://soilgrids.org/).

aridity

display_name: aridity

frost-change-velocity

display_name: frost-change-velocity

ground-temperature

display_name: ground-temperature

sdms

display_name: sdms

soil

display_name: soil

en: Environmental layers for SDM simulations (GDPlants)


data-konzeptionelles-systemmodell

title_for_slug: data-konzeptionelles-systemmodell

en: landscape-change qualitative-research climate-change policy-action scenarios

en:
This folder contains documents relevant to the project step Konzeptionelles Systemmodell. It specifically contains the following documents:

1. 0201_Konzeptionelles Systemmodell_20221027: This document is the final version of the Konzeptionelles Systemmodell. The underlying structure of the Konzeptionelles Systemmodell is explained in chapter 4.4 of the document 0202_Masterarbeit Elena Siegrist_UniBern_Herbstsemester 2022 also deposited in this folder. The document contains 3 sheets. The sheet "Bausteine" shows the different possible options for table columns of the type Bausteine (see chapter 4.4 of Masterarbeit), the sheet "Direkte Effekte" contains identified direct impact pathways and the sheet "Indirekte Effekte" contains identified indirect impact pathways.

2. 0202_Masterarbeit Elena Siegrist_UniBern_Herbstsemester 2022: This document is the Master Thesis of Elena Grace Siegrist submitted to and accepted by the University of Bern in the Autumn Semester 2022. Chapter 4.4 of the document explains the underlying structure of the Konzeptionelles Systemmodell.

3. 0203_Literaturverzeichnis_konzeptionelles Systemmodell_20221026: This document lists all literature and documents cited in the Konzeptionelle Systemmodell.

climate-change

display_name: climate-change

landscape-change

display_name: landscape-change

policy-action

display_name: policy-action

qualitative-research

display_name: qualitative-research

scenarios

display_name: scenarios

en: Data Konzeptionelles Systemmodell


maintainer: Athanasios Nenes

en: wolfgangpass cloud-droplets supersaturation cloud-modeling sigma-w raclets

en: Predicted cloud droplet numbers (kappa=0.1) Davos Wolfgang

en:
In-situ measurements of aerosol size distributions along with updraft velocities collected from a wind Doppler Lidar are coupled with a state-of-the art droplet activation parameterization (Morales and Nenes, 2014) to determine the cloud droplet number and maximum in-cloud supersaturation that can potentially form over the Davos Wolfgang station between February 24 and March 8 2019. For this, as a sensitivity test, a hygroscopicity parameter of 0.1 is assumed, which is the lower limit determined from the analysis carried out for Weissfluhjoch (https://www.envidat.ch/dataset/ccn-hygroscopicity-predicted-cloud-droplet-numbers-weissfluhjoch). The data file contains:

* Date and time (DD/MM/YYYY hh:mm:ss) in UTC
* The wind-lidar derived standard deviation of updraft velocities (sigma-w) in m/s, used to apply the parameterization employing a single characteristic velocity (Morales and Nenes, 2010)
* The maximum predicted cloud parcel supersaturation (Smax%)
* The total in-situ aerosol number concentration (Naer) in cmˉ³, measured by the SMPS
* The predicted cloud droplet numbers (Nd) in cmˉ³
* The activation fraction (%)

mimetype: text/csv

en: Predicted cloud droplet numbers (kappa=0.25) Weissfluhjoch

en:
In-situ measurements of aerosol size distributions along with updraft velocities collected from a wind Doppler Lidar are coupled with a state-of-the art droplet activation parameterization (Morales and Nenes, 2014) to determine the cloud droplet number and maximum in-cloud supersaturation that can potentially form over the Davos Wolfgang station between February 24 and March 8 2019. For this, as a sensitivity test, a hygroscopicity parameter of 0.25 is assumed, which is the upper limit determined from the analysis carried out for Weissfluhjoch (https://www.envidat.ch/dataset/ccn-hygroscopicity-predicted-cloud-droplet-numbers-weissfluhjoch). The data file contains:

* Date and time (DD/MM/YYYY hh:mm:ss) in UTC
* The wind-lidar derived standard deviation of updraft velocities (sigma-w) in m/s, used to apply the parameterization employing a single characteristic velocity (Morales and Nenes, 2010)
* The maximum predicted cloud parcel supersaturation (Smax%)
* The total in-situ aerosol number concentration (Naer) in cmˉ³, measured by the SMPS
* The predicted cloud droplet numbers (Nd) in cmˉ³
* The activation fraction (%)

en: Cloud droplet properties were predicted between February 24 and March 8 2019 for the measurement site Davos Wolfgang (1630 m a.s.l., LON: 9.853594, LAT: 46.835577). Droplet calculations are carried out with the physically based aerosol activation parameterization of Morales and Nenes (2014), employing the “characteristic velocity” approach of Morales and Nenes (2010). Aerosol size distribution observations required to predict the cloud droplet numbers and maximum in-cloud supersaturation are obtained from a Scanning Mobility Particle Size Spectrometer (SMPS) instrument deployed at Davos Wolfgang (https://www.envidat.ch/dataset/aerosol-data-davos-wolfgang). The required vertical velocity measurements are derived from the wind Doppler Lidar (https://www.envidat.ch/dataset/lidar-wind-profiler-data) deployed at the same station and are extracted from the first bin of the instrument, being 200 m above ground level. The hygroscopic properties of the particles measured at Davos Wolfgang could not be estimated, owing to a lack of concurrent CCN measurements. As a sensitivity test, droplet calculations are performed assuming two different values of the aerosol hygroscopicity parameter, 0.1 and 0.25, based on the analysis carried out for Weissfluhjoch. Additional information can be found in Section 2.3 [here](https://acp.copernicus.org/preprints/acp-2020-1036/).

cloud-droplets

display_name: cloud-droplets

cloud-modeling

display_name: cloud-modeling

raclets

display_name: raclets

sigma-w

display_name: sigma-w

supersaturation

display_name: supersaturation

wolfgangpass

display_name: wolfgangpass

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Predicted cloud droplet numbers Davos Wolfgang


tree-species-map-of-switzerland

title_for_slug: tree-species-map-of-switzerland

en: forest tree-species switzerland remote-sensing map

media_type: image/png

en: Image of the tree species map

format: PNG

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

 Approach

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

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

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

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

 Overall Accuracy of final model
- 0.759

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

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

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

forest

display_name: forest

map

display_name: map

remote-sensing

display_name: remote-sensing

switzerland

display_name: switzerland

tree-species

display_name: tree-species

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

en: Tree species map of Switzerland


en: ert irrigation drought drone-data pinus-sylvestris

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

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

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

drone-data

display_name: drone-data

drought

display_name: drought

ert

display_name: ert

irrigation

display_name: irrigation

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

en: Pfynwald Geoelectric Experiment 2022


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

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

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

en:
 Nuclear microsatellite markers and genotype data for _Trichopria ddrosophilae_

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

biological-control

display_name: biological-control

drosophila-suzukii

display_name: drosophila-suzukii

multilocus-genotypes

display_name: multilocus-genotypes

nuclear-microsatellite-markers

display_name: nuclear-microsatellite-markers

population-genetics

display_name: population-genetics

simple-sequence-repeats

display_name: simple-sequence-repeats

trichopria-drosophilae

display_name: trichopria-drosophilae

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


en: switzerland tree-species remote-sensing sentinel-2 time-series

en: Tree species profiles for 2019, Red-Edge-2 band

en: Tree species profiles for 2020, SWIR-2 band

en: Tree species profiles for 2020, SWIR-1 band

en: Tree species profiles for 2020, EVI index

en: Tree species profiles for 2020, Red-Edge-2 band

en: Tree species profiles for 2020, Blue band

en: Tree species profiles for 2019, NDVI index

en: Tree species profiles for 2019, CCI index

en: Tree species profiles for 2019, Blue band

en: Tree species profiles for 2019, Red-Edge-3 band

en: Tree species profiles for 2019, NDMI/NDWI index

en: Tree species profiles for 2019, CIre Index

en: Tree species profiles for 2020, Red-Edge-3 band

en: Tree species profiles for 2019, Red band

en: Tree species profiles for 2019, Green band

en: Tree species profiles for 2020, CCI index

en: Tree species profiles for 2020, Red band

en: Tree species profiles for 2019, EVI index

en: Tree species profiles for 2020, Red-Edge-1 band

en: Tree species profiles for 2020, Green band

en: Tree species profiles for 2020, CIre index

en: Tree species profiles for 2020, NDMI index

en: Tree species profiles for 2019, Red-Edge-1 band

en: Tree species profiles for 2020, NIR band

en: Tree species profiles for 2019, NIR band

en: Tree species profiles for 2020, NDVI index

en: Tree species profiles for 2019, SWIR-1 band

en: Tree species profiles for 2019, SWIR-2 band

en:
 Tree species profiles from Sentinel-2 time series
We obtained tree species-specific Sentinel-2 time series for the years 2019 and 2020. The Sentinel-2 time series originated from [here](https://www.envidat.ch/#/metadata/sentinel-2-time-series-of-switzerland), and the tree species information was derived from pure plots of the Swiss National Forest Inventory, spread all over Switzerland.
In addition to the 10 and 20 m bands from Sentinel-2 (Blue, Green, Red, Red-Edge-1, Red-Edge-2, Red-Edge-3, NIR, SWIR-1, SWIR-2), we calculated indices (CCI, CIre, EVI, NDMI/NDWI, NDVI).
In total, tree species profiles of 763 pixels for 2020 and 562 pixels for 2019 are available for seven tree species (*Abies alba*, *Castanea sativa*, *Fagus sylvatica*, *Fraxinus excelsior*, *Larix* spp., *Picea abies*, *Pinus sylvestris*).

time-series

display_name: time-series


maintainer: Matthias Haeni

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

en: Site photo of the field station (BTF)

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

en: Data plot of the forest station (BTB)

en: Data file.

en: Field station data (BTF)

en: Site aerial photo (Bettlachstock)

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

en: Site photo of the forest station (BTB)

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

en: Data plot of the field station (BTF)

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

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for two meteorological stations in Bettlachstock in Switzerland where one station is located within a natural mixed forest stand (BTB) with European beech (_Fagus sylvatica_; 170-190 yrs), European silver fir (_Abies alba_; 190 yrs) and Norway spruce (_Picea abies_; 200 yrs) as dominant tree species. A second station is situated in the very vicinity outside of the forest (field station, BTF). The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Bettlachstock is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

precipitation

display_name: precipitation

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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

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


sensitivity-of-modeled-snow-instability

maintainer: Bettina Richter

title_for_slug: sensitivity-of-modeled-snow-instability

en: snow-cover-modeling numerical-avalanche-forecasting snow-instability snowpack global-sensitivity-analysis

en: Case WL

en: Extracted output data for case ALL. Here biases were introduced to meteorological input data during the period of weak layer formation. Data include quasi random biases, which were introduced, extracted output of simulated snow profiles and sobol indices for each output variable.

en: Manually observed snow profiles

en: Manually observed snow profiles at Weissfluhjoch field site for winter season 2016-2017, including layer depth, hand hardness, grain size and grain shape for each layer.

en: Case ALL

en: Extracted output data for case ALL. Here biases were introduced to meteorological input data during the whole simulation period. Data include quasi random biases, which were introduced, extracted output of simulated snow profiles and sobol indices for each output variable.

en: Reference run

en: Reference run for the sensitivity analysis at Weissfluhjoch field site for winter season 2016-2017. Meteorological data from the automatic weather stations are used. No biases were introduced to the input data.

en: Case SL

en: Extracted output data for case SL. Here biases were introduced to meteorological input data during the period of slab formation. Data include quasi random biases, which were introduced, extracted output of simulated snow profiles and sobol indices for each output variable.

en: We investigated the sensitivity of modeled snow instability to meteorological input data using SNOWPACK. We therefore used input data from the automatic weather station at the Weissfluhjoch field site for the year 2016-2017. We investigated three scenarios and performed 14'000 simulations for each scenario. The dataset contains extracted output data from modeled SNOWPACK simulations, including setup files to reproduce the simulations. For further information read the README file.

global-sensitivity-analysis

display_name: global-sensitivity-analysis

numerical-avalanche-forecasting

display_name: numerical-avalanche-forecasting

snow-cover-modeling

display_name: snow-cover-modeling

snow-instability

display_name: snow-instability

snowpack

display_name: snowpack

en: Sensitivity of modeled snow instability


bsa-atb-elektro-fundament

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: bsa-atb-elektro-fundament

label: geocat.ch permalink

de: AGIS Direktdownload

de: BSA: ATB Elektro Fundament

format: WMS

de: Der Datensatz beinhaltet die Fundamente von Objekten der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

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

political_level: canton

value: Aargau-Kt - Geocat Harvester


sew-atb-abwasser-knoten-ausser-betrieb

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: sew-atb-abwasser-knoten-ausser-betrieb

de: Der Datensatz beinhaltet die ausser Betrieb stehenden Punktelemente mit Informationen zu Abwasserleitungen, die nicht Bauwerken oder Normschächten zugeordnet werden können. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.

de: SEW: ATB Netzknoten ausser Betrieb


bsa-atb-elektro-leuchten

title_for_slug: bsa-atb-elektro-leuchten

de: BSA: ATB Elektro Leuchten

de: Der Datensatz beinhaltet die Leuchten der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


sew-atb-abwasser-kanal

title_for_slug: sew-atb-abwasser-kanal

de: SEW: ATB Leitung

de: Der Datensatz beinhaltet die in Betrieb stehenden oder unbekannten Abwasserleitungen der Kantonsstrassenentwässerung sowie die Transportleitungen bis zur ARA oder in den Vorfluter. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


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: Das digitale Vegetationshöhenmodell ist aus der Punktwolke der Lidarbefliegung von 2024 (unbelaubt) berechnet. Es wurden nur Punkte der Klassen 2 (Boden) und 3 (Vegetation) verwendet. Herleitung: In einem ersten Schritt wird die Punktwolke normalisiert (= Höhe über Terrain, wobei das Terrain mittels den als Boden klassierten Punkten als TIN generiert wird). Im zweiten Schritt wird die Höhe über Terrain des höchsten Punktes jedes Pixels des Vegetationshöhenraster abgebildet. Um zu verhindern, dass in der so gebildeten Vegetationsoberfläche Pits (kleine Gruben) entstehen, wurden die Laserpunkte wie eine Scheibe mit Radius 20cm behandelt. Die LiDAR - Daten auf welchen der Datensatz basiert enthalten an vereinzelten Stellen noch Fehler, deshalb ist dieser Datensatz provisorisch und mit Vorsicht zu verwenden.

de: Vegetationshöhe 2024 provisorisch


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

regi

de: Regionen und Städte

de: Archäologische Fundstellen

de: Der Datensatz enthält archäologische Fundstellen als interpretierte Flächen, wobei unterschieden wird zwischen Stätten, die sicher grossflächig sind (A-Fundstellen: z.B. Bauten/Siedlungen, Gräber/Friedhöfe), und Einzelfund-Stellen, die auf grossflächige Fundstellen hinweisen können (B-Fundstellen: z.B. Steinbeil). Die interpretierte Darstellung von archäologischen Fundstellen basiert auf Ausgrabungen und auf aktenkundigen Fundmeldungen, die teilweise bis zu 200 Jahre alt sind, vereinzelt auch auf Flurnamen (z.B. Muracher); sehr alte Fundmeldungen lassen sich manchmal nur schwierig interpretieren und ungenau lokalisieren. Der erste Durchgang der kantonsweiten Erfassung ist Ende 2005 abgeschlossen worden; die Ausarbeitung und Nachführung wird laufend zu Ergänzungen und einzelnen Änderungen führen. Angaben über Datierung, Art, Umfang und Erhaltungsgrad einer Fundstelle können über die Fundstellennummer, die als Attribut auch im GIS-Datensatz enthalten ist, auf Anfrage erschlossen werden.


sew-atb-abwasser-bauwerk-symbol

title_for_slug: sew-atb-abwasser-bauwerk-symbol

de: AGIS Direktdownload

de: SEW: ATB Spezialschacht, -bauwerk Symbol

de: Der Datensatz beinhaltet die in Betrieb stehenden oder unbekannt Entwässerungsbauwerke, welche vom Standard Normschacht abweichen.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


entwasserung-kantonsstrassen

envi

de: Umwelt

title_for_slug: entwasserung-kantonsstrassen

de: Das Geoprodukt bildet in der Gesamtheit die komplette Infrastruktur Entwässerung der Kantonsstrassen ab.

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

de: Entwässerung Kantonsstrassen


bsa-atb-elektro-trasse

tran

de: Verkehr

title_for_slug: bsa-atb-elektro-trasse

de: BSA: ATB Elektro Trasse

de: Der Datensatz beinhaltet das Trasse der Werkleitungen der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


de: Höhenlinien aus LiDAR DTM 2014 (Äquidistanz 1m)

de: Höhenlinien berechnet aus dem LiDAR-DTM 20140405, Äquidistanz 1m. Die Generalisierung ist für den Darstellungsmassstab 1:500 optimiert.


de: Der Datensatz beinhaltet die ausser Betrieb stehenden Entwässerungsbauwerke, welche vom Standard Normschacht abweichen.

de: SEW: ATB Spezialschacht, -bauwerk Symbol ausser Betrieb


sew-atb-abwasser-kanal-ausser-betrieb

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: sew-atb-abwasser-kanal-ausser-betrieb

de: Der Datensatz beinhaltet die ausser Betrieb stehenden Abwasserleitungen der Kantonsstrassenentwässerung sowie die Transportleitungen bis zur ARA oder in den Vorfluter. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.

de: SEW: ATB Leitung ausser Betrieb


sew-atb-abwasser-bauwerk

title_for_slug: sew-atb-abwasser-bauwerk

de: AGIS Direktdownload

de: SEW: ATB Spezialbauwerk

de: Der Datensatz beinhaltet die in Betrieb stehenden oder unbekannt Entwässerungsbauwerke, welche vom Standard Normschacht abweichen. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


sew-atb-abwasser-knoten

envi

de: Umwelt

title_for_slug: sew-atb-abwasser-knoten

de: SEW: ATB Netzknoten

de: Der Datensatz beinhaltet die in Betrieb oder unbekannt Punktelemente mit Informationen zu Abwasserleitungen, die nicht Bauwerken oder Normschächten zugeordnet werden können. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau


werkleitungen-bsa-kantonsstrassen

tran

de: Verkehr

title_for_slug: werkleitungen-bsa-kantonsstrassen

de: Das Geoprodukt bildet in der Gesamtheit die komplette Infrastruktur Werkleitungen BSA der Kantonsstrassen ab.

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

de: Werkleitungen BSA Kantonsstrassen


bsa-atb-elektro-schacht-ortsbeton

title_for_slug: bsa-atb-elektro-schacht-ortsbeton

de: BSA: ATB Elektro Schacht Ortsbeton

de: Der Datensatz beinhaltet die Schächte in Ortsbeton Bauweise der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


sew-atb-abwasser-bauwerk-ausser-betrieb

title_for_slug: sew-atb-abwasser-bauwerk-ausser-betrieb

de: Der Datensatz beinhaltet die ausser Betrieb stehenden Entwässerungsbauwerke, welche vom Standard Normschacht abweichen. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.

de: SEW: ATB Spezialbauwerk ausser Betrieb


sew-atb-abwasser-schacht

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: sew-atb-abwasser-schacht

de: SEW: ATB Schacht

de: Der Datensatz beinhaltet die in Betrieb stehenden oder unbekannten Normschächte (inkl. Strassenabläufe) der Kantonsstrassenentwässerung sowie der Transportleitungen bis zur ARA oder in den Vorfluter. Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


bsa-atb-elektro-verteilkabine

title_for_slug: bsa-atb-elektro-verteilkabine

de: AGIS Direktdownload

de: BSA: ATB Elektro Verteilkabine

de: Der Datensatz beinhaltet die Verteilkabinen der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


bsa-atb-elektro-schacht

title_for_slug: bsa-atb-elektro-schacht

de: BSA: ATB Elektro Schacht

de: Der Datensatz beinhaltet die Schächte der Betriebs- und Sicherheitsanlangen (BSA) . Der Umfang beschränkt sich auf die Elemente im Eigentum des Kantons Aargau.


gefahrenkarte-einsturz-und-absenkungen

envi

de: Umwelt

title_for_slug: gefahrenkarte-einsturz-und-absenkungen

de: Gefahrenkarte zum Prozess Einsturz und Absenkungen.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

de: Gefahrenkarte Einsturz und Absenkungen


de: Ausscheidung der Gebiete, in welchen Gebieten Analysen zu den gravitativen Naturgefahren unternommen wurden.

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


gefahrenkarte-rutschung

title_for_slug: gefahrenkarte-rutschung

de: Gefahrenkarte zu Rutschungsprozessen.

de: Gefahrenkarte Rutschung


gefahrenkarte-sturz

title_for_slug: gefahrenkarte-sturz

de: Gefahrenkarte zu Sturzprozessen.

de: Gefahrenkarte Sturz


regi

de: Regionen und Städte

de: Ausscheidung der Gemeinden, in welchen die gravitativen Naturgefahren untersucht und ausgeschieden wurden.

de: Gemeinden mit vorhandenen Gefahrenkarten Massenbewegungen


de: AGIS Direktdownload

de: Synoptische Gefahrenkarte mit den Prozessen Rutschung und Sturz für alle Prozessquellen


fr: oreb zonenplan bauzone grundplan flachennutzungsplan

fr: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

de: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

en: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

it: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

format: WFS

fr: ÖREB: Nutzungsplanung kommunal, Unteriberg, Sondernutzungsplanung

fr: Die Gemeinden können Sondernutzungspläne erlassen und damit die allgemeine Nutzungsplanung in einem konkreten, klar umgrenzten Areal weiter präzisieren. Der Datensatz ist auch Bestandteil des Katasters der öffentlich-rechtlichen Eigentumsbeschränkungen (ÖREB)

spatial: Unteriberg

amt-geoinformation-sz

de: Amt für Geoinformation Kanton Schwyz

de: Das Amt für Geoinformation verwaltet und veröffentlicht die Geodaten des Kantons Schwyz als OGC-Geodienste und als Datei-Download. Alle aktuell verfügbaren Geodaten, welche dem OGD unterliegen, sind hier aufgeführt.

value: SZ-Kt Geoinformation - Geocat Harvester


wcs-klimamodell-zh-szenarienkarten

title_for_slug: wcs-klimamodell-zh-szenarienkarten

fr: Modellierung 2018: Entwicklung der mittleren Anzahl Anzahl Sommertage, Hitzetage, PET und Tropennächte pro Jahr für vier verschiedene Zeiträume.

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

de: Geoinformation Kanton Zürich

en: Department of Geoinformation of the Canton of Zurich

it: Dipartimento della geoinformazione del Cantone di Zurigo

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

en:
The department of geoinformation is the geospatial competency center of the Canton of Zurich.
We coordinate the acquisition of geodata within the cantonal territory and provide public, private, and government sectors with data of outstanding quality.

de: Die Abteilung Geoinformation ist das Kompetenzzentrum für räumliche Informationen im Kanton Zürich. Wir versorgen Gesellschaft, Wirtschaft und öffentliche Verwaltung mit qualitativ hochstehenden Geodaten und Informationen über den Kanton Zürich.

it: La divisione della geoinformazione è il centro d'eccellenza del Cantone di Zurigo per dati georeferenziati. Mettiamo a disposizione dati geografici e informazioni di alta qualità per l'economia, la società e la pubblica amministrazione su tutto il cantone.

value: ZH - Geocat Harvester

fr: WCS Klimamodell ZH 2018: Szenarienkarten


klimamodell-zh-planhinweiskarten

envi

de: Umwelt

title_for_slug: klimamodell-zh-planhinweiskarten

de: klima klimawandel hitze sommer siedlungsraum grunflachen

fr: WFS für Open-Government-Data des Kantons Zürich (OGD ZH WFS)

fr: Die Planhinweiskarten (PHK) stellen die planerische Inwertsetzung der im Projekt erzeugten Modelldaten/Klimaanalysekarten dar. Sie sind die zentrale Basis für Entscheidungsprozesse rund um die klimagerechte räumliche Entwicklung.

fr: Zusammenstellung nützlicher Datengrundlagen bezüglich der Überwärmung im Siedlungsraum. Auswahl der Grundlagen in Absprache mit TBA. Plattform dient vor allem für den Austausch zwischen dem TBA und den Gemeinden.

fr: Modellierung 2018: Die Planhinweiskarten liegen differenziert für eine Tag- und Nachtsituation vor. Sie enthalten eine flächendeckende Bewertung der klimatischen Belastungssituationen (Siedlungsräume) und Entlastungsfunktionen (Grünflächen, bioklimatische Bedeutung) und stellen damit die fachliche Abwägungsgrundlage für regional ausgerichtete Planungen dar. Nicht zuletzt dienen die Planungshinweiskarten auch der Information der Öffentlichkeit für eine möglichst fundierte Beteiligung im Rahmen von Planungsverfahren.

spatial: Kanton Zürich

fr: Klimamodell ZH 2018: Planhinweiskarten

de: Klimamodell ZH 2018: Planhinweiskarten

en: Klimamodell ZH 2018: Planhinweiskarten

it: Klimamodell ZH 2018: Planhinweiskarten


wms-klimamodell-zh-analysekarten-vektor

title_for_slug: wms-klimamodell-zh-analysekarten-vektor

fr: Modellierung 2018: Klimaanalysekarten aus der Anwendung des Klimamodells FITNAH für das Gebiet des Kantons ZH. Punktdaten des Windfeldes (Windrichtung und -geschwindigkeit) über den ganzen Kanton. Räumliche Genauigkeit: 25m.

fr: WMS Klimamodell ZH 2018: Analysekarten (Vektor)


wfs-klimamodell-zh-analysekarten-vektor

title_for_slug: wfs-klimamodell-zh-analysekarten-vektor

de: Modellierung 2018: Klimaanalysekarten aus der Anwendung des Klimamodells FITNAH für das Gebiet des Kantons ZH. Punktdaten des Windfeldes (Windrichtung und -geschwindigkeit) über den ganzen Kanton. Räumliche Genauigkeit: 25m.

fr: WFS Klimamodell ZH 2018: Analysekarten (Vektor)


klimamodell-zh-analysekarten-raster

regi

fr: Régions et villes

envi

fr: Environnement

title_for_slug: klimamodell-zh-analysekarten-raster

de: klima klimawandel hitze sommer warmeinsel kaltluft

fr: Klimaanalysekarten aus der Anwendung des Klimamodells FITNAH für das Gebiet des Kantons ZH. Rasterdaten mit 25m x 25m räumlicher Auflösung.

fr: Modellierung 2018: Die im Rahmen der Anwendung des Klimamodells FITNAH gewonnenen Ergebnisse haben zu einer umfassenden aktuellen Bestandsaufnahme der klimatischen Situation innerhalb des Kantons ZH geführt. Entsprechend der VDI-Richtlinie 3787, Blatt 1 stellt die Klimaanalysekarte "die räumlichen Klimaeigenschaften einer Bezugsfläche dar, die sich aufgrund von Flächennutzung und Topografie einstellen." Dargestellt werden die thermischen sowie dynamischen Verhältnisse. Ziel der Karten ist es, die Bereiche des Kantons nach ihrer unterschiedlichen klimatischen Funktion, d.h. ihrer Wirkung auf andere Räume abzugrenzen. Ausgangspunkt ist die Gliederung des Untersuchungsraumes in bioklimatisch und/oder lufthygienisch belastete Siedlungsräume (Wirkungsraum) einerseits und kaltluftproduzierende, unbebaute und vegetationsgeprägte Flächen andererseits (Ausgleichsraum). Sofern diese Räume nicht unmittelbar aneinander grenzen und die Luftaustauschprozesse stark genug ausgeprägt sind, können linear ausgerichtete, gering überbaute Freiflächen (Luftleitbahnen) beide miteinander verbinden. Aus der gegenseitigen Abgrenzung von Gunst- und Ungunsträumen sowie den verbindenden Strukturen ergibt sich somit ein komplexes Bild vom Prozesssystem der Luftaustauschströmungen des Ausgleichsraum-Wirkungsraum-Gefüges. Um dem Stellenwert des Umweltbereiches (Stadt-)klima möglichst umfassend gerecht zu werden, wurden erstmals flächendeckende Modellsimulationen mit dem mesoskaligen Klimamodell FITNAH 3D durchgeführt. Die notwendigen Eingangsdaten und Analyseergebnisse wurden in dieser ersten Anwendung mit einer räumlichen Auflösung von 25m x 25m aufbereitet.

fr: Klimamodell ZH 2018: Analysekarten (Raster)


wms-klimamodell-zh-szenarienkarten

title_for_slug: wms-klimamodell-zh-szenarienkarten

fr: Modellierung 2018: Entwicklung der mittleren Anzahl Anzahl Sommertage, Hitzetage, PET und Tropennächte pro Jahr für vier verschiedene Zeiträume.

fr: WMS Klimamodell ZH 2018: Szenarienkarten


klimamodell-zh-szenarienkarten

title_for_slug: klimamodell-zh-szenarienkarten

de: klima klimawandel hitze sommer tropennachte sommertage

fr: Modellierung 2018: Entwicklung der mittleren Anzahl Anzahl Sommertage, Hitzetage, PET und Tropennächte pro Jahr für vier verschiedene Zeiträume. - Sommertage (Tmax >= 25°C) ---- Rastername: [SOMMERTAGE_pX] - Tropennächte (Tmin >= 20°C) ---- Rastername: [TROPENNAECHTE_pX] - Hitzetage (Tmax >= 30°C) ---- Rastername: [HITZETAGE_pX] - PET > 35°C (= starke Wärmebelastung) ---- Rastername: [PET_pX] Zeitperioden: 4 x 30 Jahre - Referenzperiode: 1961-1990 (_p0) - kurzfristige Zukunft: 2021-2040 (_p1) - mittelfristige Zukunft: 2041-2070 (_p2) - langfristige Zukunft: 2071-2100 (_p3) Für die Berechnungen wurde ein sogenannter ENSEMBLE-Ansatz verwendet. Ausgehend von globalen (GCM) und regionalen Klimamodellen (RCM) wurden verschiedene Modellkombinationen für verschiedene RCP-Szenarien berechnet. Die RCP stellen die Ergebnisse neuer Emissionsszenarien dar. Die Pfade werden nach der Veränderung des Strahlungsantriebs benannt, der im Vergleich zum Zustand im Jahr 1750 bis zum Jahr 2100 etwa mit ihnen einhergehen würde: RCP 2.6 – Veränderung des Strahlungsantriebs 2,6 W/m², RCP 4.5 – 4,5 W/m², RCP 6.0 – 6 W/m² und RCP 8.5 – 8,5 W/m² (siehe auch Fünfter Sachstandsbericht des IPCC) - räumliche Auflösung Regionalmodell: - 0.11° (ca. 12 km, äquidistant) - zeitliche Auflösung – täglich - GCM: a) MPI-ESM b) CNRM-CM5 c) EC-EARTH d) HadGEM2-ES e) CM5A-MR - RCM: a) CCLM4-8-17 b) RCA4 c) REMO2009 - RCP: a) RCP 2.6 b) RCP 4.5 c) RCP 8.5

geoinformation-kanton-zuerich

fr: Département de Géoinformation du Canton de Zurich

fr:
Le département de géomatique est le centre de compétence du system d'information géographique du canton de Zurich.
Nous coordinons l'aquisition des géodonnées d'intérêt commun sur le territoire cantonal et les mettons à disposition des
secteurs public et privé et des particuliers.

fr: Klimamodell ZH 2018: Szenarienkarten

de: Klimamodell ZH 2018: Szenarienkarten

en: Klimamodell ZH 2018: Szenarienkarten

it: Klimamodell ZH 2018: Szenarienkarten


stadtplan-darstellung-farbig

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: stadtplan-darstellung-farbig

de: av grundkarte hintergrundkarte

fr: Map (Preview)

de: Map (Preview) Stadtplan

en: Map (Preview)

it: Map (Preview)

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

de: WMS Stadtplan_farbig

de: Web Map Services WMS

de: WMTS Stadtplan_farbig

de: Web Map Tile Services WMTS

format: WMTS

de: WFS Stadtplan_farbig

de: Web Feature Services WFS

de: Farbige, einfache Darstellung basierend auf den Daten der amtlichen Vermessung.

spatial: Stadt Bern

geoinformation-der-stadt-bern

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

de: Geoinformation Stadt Bern

en: The Land Surveying Office of the City of Bern

it: L'ufficio del catasto nella Città di Berna

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

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

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

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

political_level: commune

value: Geoinformation Stadt Bern - Geocat Harvester

de: Stadtplan (Darstellung farbig)


stadtplan-darstellung-schwarz-weiss

envi

de: Umwelt

title_for_slug: stadtplan-darstellung-schwarz-weiss

de: WMS Stadtplan_schwarzweiss

de: WMTS Stadtplan_schwarzweiss

de: WFS Stadtplan_schwarzweiss

de: Schwarz/weisse, einfache Darstellung basierend auf den Daten der amtlichen Vermessung.

de: Stadtplan (Darstellung schwarz/weiss)


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

regi

de: Regionen und Städte

tran

fr: Transports

de: Verkehr

de: kor bern-baut bernbaut

de: Map (Preview) Stadtplan

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

de: WMS Baustellen

de: WFS Baustellen

de: Aktuelle Baustellen auf öffentlichem Grund (Strassenraum). Die Daten kommen über eine Schnittstelle automatisch aus dem Koordinations-Tool (Koordination öffentlicher Raum).

de: Baustellen


grundwasserkarte-mittelwasserstand

title_for_slug: grundwasserkarte-mittelwasserstand

de: WMS Grundwasserkarte_Mittelwasserstand

de: Web Map Services WMS

de: Die Grundwasserkarte zeigt die Verbreitung und Mächtigkeit der Grundwasservorkommen, Messstellen und Bohrungen, die Fliessrichtung des Grundwassers, die Beschaffenheit der Grundwasserleiter sowie die Höhe der darunter liegenden Felsoberfläche. Darstellung mit Isohypsen vom langjährigen Mittelwasserstand

geoinformation-der-stadt-bern

de: Geoinformation Stadt Bern

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

de: Grundwasserkarte Mittelwasserstand


schwarzplan

envi

de: Umwelt

title_for_slug: schwarzplan

de: av grundkarte hintergrundkarte

de: WMS Schwarzplan

de: WMTS Schwarzplan

de: Web Map Tile Services WMTS

de: Die Gebäudeflächen aus der Bodenbedeckung der Amtlichen Vermessung schwarz eingefärbt bilden eine einfache Grundkarte "Schwarzplan".

de: Schwarzplan


regi

de: Regionen und Städte

de: WMS Grundwasserkarte_HW10

de: Die Grundwasserkarte zeigt die Verbreitung und Mächtigkeit der Grundwasservorkommen, Messstellen und Bohrungen, die Fliessrichtung des Grundwassers, die Beschaffenheit der Grundwasserleiter sowie die Höhe der darunter liegenden Felsoberfläche. Darstellung mit Isohypsen vom 10-jährigen Hochwasserstand.

de: Grundwasserkarte HW10


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

de: baum bauminventar baumkataster stadtbaum

de: Map (Preview) Stadtplan

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

de: WMS Baumkataster

de: WFS Baumkataster

de: Web Feature Services WFS

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

de: Baumkataster


regi

fr: Régions et villes

envi

de: Umwelt

fr: 3d immission immissionsbelastung larm larmbelastung larmbelastigung larmmessung larmpegel larmschutz larmwirkung strassenlarm

fr: Map (Preview) Stadtplan Winterthur

de: Map (Preview) Stadtplan Winterthur

en: Map (Preview) Stadtplan Winterthur

it: Map (Preview) Stadtplan Winterthur

fr: Link zum Datensatz im Internet-Stadtplan der Stadt Winterthur

fr: Der 3D-Strassenlärmbelastungskataster gibt Auskunft über die Strassenlärmbelastung (Stand 2024) an automatisch generierten Berechnungspunkten an den Gebäudefassaden. Lärmbelastungswerte sind für den Tag (6 bis 22 Uhr) und die Nacht (22 bis 6 Uhr) verfügbar. Es werden nur Berechnungspunkte bei Gebäuden im Perimeter von lärmbelasteten Strassen dargestellt. Unabhängig von der tatsächlichen Nutzung wird die Lärmbelastung mit den Grenzwerten für Wohnnutzungen beurteilt.

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

de: Die Stadt Winterthur als intelligente, vernetzte und sichere Stadt nutzt städtische Daten als Basis für effiziente und nutzerfreundliche Lösungen und stellt sie der Allgemeinheit unter Gewährleistung des Datenschutzes als 'Open Data' zur freien Wiederverwendung zur Verfügung. Die Publikation der OGD-Datensätze ist in Erarbeitung, das Angebot wird laufend ausgebaut.

value: Stadt Winterthur - Geocat Harvester


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1894

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de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1894

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spatial: Schweiz

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

bundesamt-fur-statistik-bfs

fr: Office fédéral de la statistique OFS

de: Bundesamt für Statistik BFS

en: Federal Statistical Office FSO

it: Ufficio federale di statistica UST

fr: L'OFS est le centre de compétence de la statistique publique suisse. Il produit des informations statistiques sur la population, l'économie, la société, la formation et la recherche, le territoire et l'environnement. Ces informations servent à la formation de l’opinion publique. Elles sont un outil de planification et de gouvernance dans tous les domaines de l’action politique et contribuent au bon fonctionnement de notre État moderne et démocratique.

de: Das BFS ist das nationale Kompetenzzentrum der öffentlichen Statistik der Schweiz. Es produziert und publiziert statistische Informationen über den Stand und die Entwicklung von Bevölkerung, Wirtschaft, Gesellschaft, Bildung, Forschung, Raum und Umwelt. Diese Informationen dienen der Meinungsbildung in der Bevölkerung sowie der Planung und Steuerung von zentralen Politikbereichen. Sie leisten einen wichtigen Beitrag für einen modernen, demokratischen Staat.

en: The FSO is Switzerland's national competence centre for official statistics. It produces and publishes statistical information on the status and development of the population, economy, society, education, research, territory and the environment. This information is used for opinion building among the population and for the planning and management of key policy areas. They make an important contribution to a modern, democratic state.

it: L’UST è il centro di competenza nazionale per la statistica pubblica della Svizzera. Produce e pubblica informazioni statistiche sullo stato e sull'evoluzione della popolazione, dell'economia, della società, della formazione, della ricerca, del territorio e dell'ambiente. Queste informazioni servono alla formazione dell'opinione pubblica nonché alla pianificazione e alla gestione in ambiti politici di centrale importanza. Forniscono un importante contributo per uno Stato moderno e democratico.

political_level: confederation

value: BFS – DCAT Harvester


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1935

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1935


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1907

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1907


de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1924

fr: Annuaire statistique de la Suisse 1924


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1986

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1986


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1965

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1965


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1993

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1993


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1971

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1971


fr: Annuaire statistique de la Suisse 1957

de: Statistisches Jahrbuch der Schweiz 1957


de: Bildungsverläufe an den höheren Fachschulen - Ausgabe 2020

de: Diese Publikation entstand im Rahmen des Projekts «Längsschnittanalysen im Bildungsbereich» (LABB). Sie nutzt neue Möglichkeiten der Bildungsstatistiken und untersucht erstmals die Bildungslaufbahnen an höheren Fachschulen. Diese Analysen können dank der Modernisierung der Erhebungen im Bildungsbereich (MEB) und der Einführung eines Personenidentifikators in den Registern und Statistiken des BFS vorgenommen werden.

fr: Parcours de formation dans les écoles supérieures - Edition 2020

fr: La présente publication, rédigée dans le cadre du projet «Analyses longitudinales dans le domaine de la formation» (LABB), utilise les nouvelles potentialités des statistiques de la formation pour étudier pour la première fois le parcours de formation dans les écoles supérieures. De telles analyses ont été rendues possibles par la modernisation des relevés du domaine de la formation (MEB) et l’introduction d’un identificateur individuel dans les registres et les statistiques de l’OFS.

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education-et-science

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formazione-e-scienza

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educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

it: Istruzione, cultura e sport


de: Die vorliegende Publikation enthält für das Jahr 2018 auf Branchenstufe zusammengefasste betriebswirtschaftliche Ergebnisse von 8535 Unternehmen, die für beide Jahre den detaillierten Fragebogen ausgefüllt haben. Die Unternehmungen aus Industrie, Baugewerbe, Handel und dem Dienstleistungssektor beschäftigten 1430221 Personen. Nebst Grössen wie Umsatz, Warenaufwand, Aufwendungen für Personal und übriger Betriebsaufwand sind auch Pro-Kopf-Werte in den Ergebnissen zu finden. Abgeschlossen wird diese Publikation mit einer Vielzahl von Strukturdaten und Kennzahlen über Kapitalstruktur (z.B. Eigenfinanzierungsgrad, Selbstfinanzierungsgrad), Liquidität und Rentabilität.

fr: Les résultats comptables des entreprises suisses

fr: Le présent fascicule contient, pour l’année 2018, les résultats comptables, ventilés par branches, de 8535 sociétés ayant répondu au questionnaire détaillé deux années consécutives. Ces entreprises, actives dans l’industrie, dans la construction, dans le commerce et dans les services, occupaient 1430221 personnes. On trouve dans cette publication, en plus d’agrégats comme le chiffre d’affaires, les charges de marchandises et de matériel, les charges de personnel et les autres charges d’exploitation, des variables par tête. Y figurent également un grand nombre de données structurelles et de ratios sur la structure du capital (degré de financement propre, degré d’autofinancement), sur les liquidités et sur la rentabilité.

industria-e-servetschs

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industria-e-servizi

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industrie-et-services

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industrie-und-dienstleistungen

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industry-and-services

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econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze