maintainer: Virginie Marques

en: marine biodiversity plankton fish fjord dna-metabarcoding environmental-dna

en: Metabarcoding data

en: Raw metabarcoding data for both primers (teleo and 18S) and corresponding file to perform the demultiplexing and primer trimming

en: Code, data and figures

en: Here there are all the data and code to reproduce the figures and analysis presented in the paper, with a README.md file

en:
This dataset contains the raw environmental DNA data associated with the publication *Environmental drivers of eukaryotic plankton and fish biodiversity in an Arctic fjord* in the journal Polar Biology (2023).

 Methods

**Sampling**
We sampled the Lilliehöök fjord on the west coast of Spitsbergen (Svalbard, Norway) over 3 days from 3 to 5 of August 2021. Samples were taken from the glacier front up to the fjord mouth of the Krossfjorden system, around 30 km long, after the Lilliehöök fjord merged with the mouth of Möller fjord. The fjord’s maximum depth has been recorded at 373 m (Svendsen et al. 2002) and has no sill at its entrance, thereby facilitating water exchange with the open ocean of the West Spitsbergen Current. We used a research vessel to sample 5 sites for a total of 15 samples, sampling 3 depths per site (3-m, chlorophyll a maximum and 85-m, unless sea floor was shallower). Shallow and intermediate samples between 3-m and 12-m represent ~35-L of water filtered in-situ using long tubing and a peristaltic pump, and all other deeper samples were taken from a total of 3 Niskin bottles (General Oceanics), representing 22-L of water sampled per sample. Water was filtered through a VigiDNA filtration capsule (SPYGEN) with a 0.20-µm pore size using an Athena peristaltic pump (Proactive Environmental Products, Bradenton, Florida) with a flow rate of ~1-L/min. Each sample was handled with single use tubing and gloves.

**Molecular**
To perform the amplification, we used two sets of primers: teleo (forward: ACACCGCCCGTCACTCT, reverse: CTTCCGGTACACTTACCATG; Valentini et al. 2016) and the universal eukaryotic 1389F/1510R primer pair, amplifying the V9-18S rDNA gene (Amaral-Zettler et al. 2009) (forward: TTGTACACACCGCCC, reverse: CCTTCYGCAGGTTCACCTAC).

 Data content:

+ Metabarcoding data: This zip file contains the 2 sequencing libraries filtered to only retain the samples used in the present study.
+ Code, data and figure: This zip file contains all data and code to reproduce the figures and the analysis in the study, with an associated README explaining the content of each folder.

 Additional informations
For more details, please see the Methods in the associated publication: DOI: 10.1007/s00300-023-03187-9.

biodiversity

display_name: biodiversity

dna-metabarcoding

display_name: dna-metabarcoding

environmental-dna

display_name: environmental-dna

fish

display_name: fish

fjord

display_name: fjord

marine

display_name: marine

plankton

display_name: plankton

en: Data: Environmental drivers of eukaryotic plankton and fish biodiversity in an Arctic fjord


maintainer: EnviDat Support

en: biodiversity ecology statistical-interpolation microclimate climate-change radiation-transfer forest

state: active

type: dataset

media_type: application/zip

en: Predicted microclimate air temperatures at 100 cm above ground. 10 m spatial resolution raster files are provided for mean daily minimum (tmin), mean (tmean) and maximum (tmax) temperatures during each month from April (04) to October (10) over the period between 2012 to 2021.

format: ZIP

en: Predicted microclimate air temperatures at 5 cm above ground. 10 m spatial resolution raster files are provided for mean daily minimum (tmin), mean (tmean) and maximum (tmax) temperatures during each month from April (04) to October (10) over the period between 2012 to 2021.

en: Predicted microclimate topsoil temperatures at 5 cm below ground. 10 m spatial resolution raster files are provided for mean daily minimum (tmin), mean (tmean) and maximum (tmax) temperatures during each month from April (04) to October (10) over the period between 2012 to 2021.

en: Climate data matching the scales at which organisms experience climatic conditions are often missing. Yet, such data on microclimatic conditions are required to better understand climate-change impacts on biodiversity and ecosystem functioning. Here we combine a national network of microclimate temperature measurements with a novel radiative transfer model to map monthly minimum, mean and maximum temperatures during the vegetation period at a 10 meter spatial resolution across Switzerland. The temperature measurements took place in 107 sampling plots distributed across different habitat types, with 62 plots in forests, 22 below trees outside forests, and 23 in open grasslands. In each plot we measured temperature in the topsoil (-5cm), as well as in the air at 5cm and 100cm height above ground. Spatial interpolation was achieved by using a hybrid approach based on linear mixed effects models with input from detailed radiation estimates that account for topographic and vegetation shading, as well as other predictor variables related to the macroclimate, topography and vegetation height. Our data reveals strong horizontal and vertical variability in microclimate temperature, particularly for maximum temperatures at 5 cm above the ground and within the topsoil. Compared to macroclimate conditions as measured by weather stations outside forests, diurnal air and topsoil temperature ranges inside forests were reduced by up to 3.0 and 7.8 °C, respectively, while below trees outside forests, e.g. in hedges and below solitary trees, this buffering effect was 1.8 and 7.2 °C. We also found that in open grasslands, maximum temperatures at 5 cm above ground are on average 3.4 °C warmer than that of macroclimate, suggesting that in such habitats heat exposure close to the ground is often underestimated when using macroclimatic data. After accounting for macroclimate effects, microclimate patterns were primarily driven by radiation, with particularly strong effects on maximum temperatures. Results from spatial block cross-validation revealed predictive accuracies as measured by RSME’s ranging from 1.18 to 3.43 °C, with minimum temperatures generally being predicted more accurately than maximum temperatures. The microclimate maps presented here enable a more biologically relevant perspective when analysing climate-species interactions, which is expected to lead to a better understanding of biotic and ecosystem responses to climate and land use change.

climate-change

display_name: climate-change

ecology

display_name: ecology

forest

display_name: forest

microclimate

display_name: microclimate

radiation-transfer

display_name: radiation-transfer

statistical-interpolation

display_name: statistical-interpolation

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester

en: Monthly topsoil and near surface microclimate temperature data for Switzerland


automatic-classification-of-avalanches

maintainer: Alec van Herwijnen

title_for_slug: automatic-classification-of-avalanches

en: avalanche monitoring machine-learning seismic localization

en:
This tar file contains classification results for two seismic geophone arrays deployed above Davos, Switzerland. The of the first array located at the Dischma Valley was used to automatically identify all seismic events produced by avalanches, whereas the classification perfomed at the second array located at the Wannengrat field site was used to identify airplanes and earthquakes.
Furthermore, this tar file also contains the median back-azimuth of all classified events at the Dischma field site.

format: SERVICE

mimetype: application/x-tar

en: This dataset contains the classification and localization results obtained during the automatic classification of avalanches during the winter season 2017.

avalanche

display_name: avalanche

localization

display_name: localization

machine-learning

display_name: machine-learning

monitoring

display_name: monitoring

seismic

display_name: seismic

en: Automatic Classification of Avalanches


en: pest-invasion population-evolution biological-control torymus-sinensis southern-switzerland dryocosmus-kuriphilus castanea-sativa

media_type: text/csv

en:
Data has been collected from summer 2011 to 2016.

Main reasons for NA values:

-	D. kuriphilus still not arrived in the site.
-	No galls were found during the field sampling.
-	Site has not been sampled in the correspondent year because of time, weather or money constrains.
-    T. sinensis not found in the galls

Variable description:

Year = sampling year.

Coordinate, elevation, slope, aspect = average site characteristics.

ts_arrival = T. sinensis arrival year.

dk_arrival = D. kuriphilus arrival year.

dk_parasitism_by_ts = D. kuriphilus parasitism rate by T. sinensis. Formula: (no. of T. sinensis/ no. of D. kuriphilus chambers) * 100 at gall level.

dk_infestation = Percentage of attacked buds. Formula: no. of attacked buds / no. of total developed buds*100 (as presented in Kotobuki et al. 1985) at shoot level.

ts_per_bud = number of alive T. sinensis individual calculated at bud level.

dk_per_bud = number of alive D. kuriphilus individual calculated at bud level.

dk_pot_per_bud = overall number (dead and alive) D. kuriphilus individual calculated at bud level.

total_gall_nr_per_bud = average gall number per bud.

chamber_per_galls = average D. kuriphilus chamber number per gall.

For details see the submitted publication with the same name

References
Kotobuki, K., Mori, K. and Sato, Y. (1985) ‘2 methods to estimate the tree damage by chestnut gall wasp Dryocosmus-kuriphilus’, Bulletin of the fruit tree research station A (Yatabe), 2(12), pp. 29–36.

format: CSV

mimetype: text/csv

en:
This dataset contains the population evolution of a pest and its biocontrol agent in terms of presence proportion at gall level and absolute number of insects.

The study area extends from the Cuneo region (Piedmont, Italy) to southern Switzerland. In order to provide a complete range of data covering the entire process from the pest arrival to complete biological control by its natural enemy T. sinensis, a space-for-time substitution approach has been adopted so as to create a temporal gradient of the epidemic stages over the whole study area.

The southernmost Swiss sites roughly represent the arrival and establishment of the pest without the presence of the natural enemy, the central ones the early epidemic stage and the epidemic peak, whereas the northern ones the end of the epidemic with the beginning of the biocontrol. The Italian ones represent the beginning of the equilibrium between the two population as well as the situation with stable T. sinensis populations on the long term.

These data are used in the paper entitled: Torymus sinensis local and regional early population dynamics in the Insubrian and Piedmont regions

biological-control

display_name: biological-control

castanea-sativa

display_name: castanea-sativa

dryocosmus-kuriphilus

display_name: dryocosmus-kuriphilus

pest-invasion

display_name: pest-invasion

population-evolution

display_name: population-evolution

southern-switzerland

display_name: southern-switzerland

torymus-sinensis

display_name: torymus-sinensis


maintainer: Franziska Koch

en: snow liquid-water-content gps snow-depth snow-cover

en: Read-me

media_type: application/pdf

en: The read-me file contains the description of the data provided.

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: Dataset with GPS-derived snow cover properties and validation data

en: This file includes the data as described in the Read-me file.

en:
This data set includes GPS-derived snow water equivalent (SWE), snow depth (HS) and liquid water content (LWC) data for three entire snow-covered seasons (2015-2016, 2016-2017, 2017-2018) at the study plot Weissfluhjoch 2540 m a.s.l. (Davos, Switzerland). The procedure to derive these snow properties is described in Koch et al. (2019). The novel approach is based on a combination of GPS signal attenuation and time delay.

The dataset also includes corresponding validation data for SWE and HS measured at Weissfluhjoch, and some additional meteorological data used for interpretation of the snow cover evolution.

Please refer to the Read-me file for further details on the data.

These data are the basis of the following publication:
> Koch, F., Henkel, P., Appel, F., Schmid, L., Bach, H., Lamm, M., Prasch, M., Schweizer, J., and Mauser, W., 2019. Retrieval of snow water equivalent, liquid water content and snow height of dry and wet snow by combining GPS signal attenuation and time delay. Water Resources Research, 55(5), 4465-4487. https://doi.org/10.1029/2018WR024431

gps

display_name: gps

liquid-water-content

display_name: liquid-water-content

snow

display_name: snow

snow-cover

display_name: snow-cover

snow-depth

display_name: snow-depth

en: GPS-derived data of SWE, HS and LWC and corresponding validation data


intratrait

maintainer: Christian Rixen

title_for_slug: intratrait

en: elevation-gradient plant-traits elevation-range cold-adapted-plants climate-change neighbour-interactions

en: Plant trait data along elevation gradients on mountains

en:
This data set was used to test whether species specialized to high elevations or with narrow elevational ranges show more conservative (i.e. less variable) trait responses across their elevational distribution, or in response to neighbours, than species from lower elevations or with wider elevational ranges. We did so by studying intraspecific trait variation of 66 species along 40 elevational gradients in four countries (Switzerland, Australia, New Zealand, China) in both hemispheres. As an indication of potential neighbour interactions that could drive trait variation, we also analysed plant species’ height ratio, its height relative to its nearest neighbour.
The following traits and parameters were measured and are available in this data set:
As an indication of plant stature, we measured vegetative and generative height, where vegetative height was distance from soil to highest vegetative leaf and generative height was distance to the highest point on the reproductive shoot. As a measure of reproductive investment, we noted the presence of flowers on the randomly chosen individuals (see below). As a measure of individual and genet basal area, we measured individual plant and patch diameters, in two dimensions (along the largest diameter and perpendicular to it). In clonal plant species, plant diameter was equivalent to an individual rosette, whereas patch diameter referred to the whole genet and could represent the size of a tuft, tussock or cushion. For genera with more singular growth forms (e.g., some Gentiana species) plant and patch diameter were the same. The two diameter measurements were made at right angles, allowing estimates of patch and plant areas to be calculated as an ellipse (i.e., area = 0.5 a 0.5 b Π). All traits were measured on ten randomly selected individuals per site. Flower count data was considered in a binary fashion on a per individual basis (because for some species individuals only produce one flower when flowering) so that the presence or absence of flower(s) was a nominal value between 0 and 10 for each species at each site. We then collected at least three leaves (up to 30 for small and light leaves) from each of the first three individuals selected from each species for determination of leaf dry matter content (LDMC) and specific leaf area (SLA). For calculations of LDMC and SLA, fresh leaves were scanned on a flatbed scanner to determine leaf area. Leaves were then weighed on a balance to a precision of +/- 0.001g, prior to being air dried and reweighed with a balance to a precision of +/- 0.0001g. LDMC was calculated by dividing dry leaf mass by fresh leaf mass. SLA was calculated by dividing leaf area by dry leaf mass. Additionally, within an area of 10 cm diameter around the target individual, we determined the tallest neighbouring species and measured its vegetative and generative height, and estimated the percent cover of the target species, other vegetation, rock, and bare soil.
For more details see Rixen et al. 2022, Journal of Ecology.

climate-change

display_name: climate-change

cold-adapted-plants

display_name: cold-adapted-plants

elevation-gradient

display_name: elevation-gradient

elevation-range

display_name: elevation-range

neighbour-interactions

display_name: neighbour-interactions

plant-traits

display_name: plant-traits

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: intratrait


maintainer: Leo Gallus Bont

en: cable-yarding swisstopo swiss-geodata qgis-plugin digital-elevation-model open-source digital-planning seilaplan geoinformation-software

en: Herunterladen des DHM von swisstopo Website

en: View video on youtube!

en:
In order to use the QGIS plugin ‘Seilaplan’ for digital cable line planning, a digital terrain model (DTM) is required. As an alternative to using the ‘Swiss Geo Downloader’ plugin, the DTM can be obtained directly from Swisstopo. In this tutorial we explain step by step how to download the necessary DTM from the Swisstopo Website, and how to use it in QGIS for the digital planning of a cable line using the plugin ‘Seilaplan’. Please note that the tutorial language is German!

Link to the elevation model on the swisstopo website: https://www.swisstopo.admin.ch/de/geodata/height/alti3d.html#technische_details

Link to the rope map website: https://seilaplan.wsl.ch

********************

Für die Verwendung des QGIS Plugins Seilaplan zur digitalen Seillinienplanung ist ein digitales Höhenmodell (DHM) nötig. Als Alternative zum Swiss Geo Downloader erklären wir in diesem Tutorial Schritt für Schritt, wie man das nötige Höhenmodell von der Swisstopo Webseite herunterladen und in QGIS zur Seillinienplanung verwenden kann.

Link zum Höhenmodell auf der swisstopo Webseite: https://www.swisstopo.admin.ch/de/geodata/height/alti3d.html#technische_details

Link zur Seilaplan-Website: https://seilaplan.wsl.ch

cable-yarding

display_name: cable-yarding

digital-elevation-model

display_name: digital-elevation-model

digital-planning

display_name: digital-planning

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display_name: geoinformation-software

open-source

display_name: open-source

qgis-plugin

display_name: qgis-plugin

seilaplan

display_name: seilaplan

swiss-geodata

display_name: swiss-geodata

swisstopo

display_name: swisstopo

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: Seilaplan Tutorial: DTM download from swisstopo website


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

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: 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:
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

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


maintainer: Leonie Schönbeck

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

en: Methods light response

en: Methods and parameters for light response curves

en: Variable names and units

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

format: XLS

en: Methods fluorescence

en:
Parameters and methodology for Fluorescence measurements

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

en: Methods survey

en: Parameters and methods for point measurements / survey measurements

en: Pfynwald gas exchange

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

en: Instrument details

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

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

en: Methods ACi curves

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

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

en: Methods diurnal measurements

en:
Parameters and methodology for diurnal measurements

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

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

acclimation

display_name: acclimation

drought

display_name: drought

fluorescence

display_name: fluorescence

gas-exchange

display_name: gas-exchange

photosynthesis

display_name: photosynthesis

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

vpd

display_name: vpd

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: 2013-2020 gas exchange at Pfynwald


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

en: Read-me

media_type: text/plain

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

format: TXT

mimetype: text/plain

en: Data files and read-me

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

mimetype: application/zip

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

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: daucus-carota pollination plant-pollinator-interactions symphytum-officinale urbanisation onobrychis-viciifolia better-gardens urban-ecology pollinator-experiment bettergardens zurich garden-experiment raphanus-sativus plant-insect-interaction urban-biodiversity gardens green-spaces

en:
This repository includes all data presented in the preprint as part of the first submission to Data in Brief:
Reji Chacko, M., Moretti, M., and Frey, D. (2025). A comprehensive dataset on pollinator diversity, visitation rates, individual-based traits, and pollination success across four plant species in an urban garden experiment. EcoEvoRxiv. https://doi.org/10.32942/X2J645
The repository contains eight directories, organised as follows:
data/
├── 01_metadata/  Detailed descriptions of each dataset in this repository
│  └── data_description.xlsx
├── 02_sampling_protocol/  Field sampling protocols in German (original) and English (translation)
│  ├── protocol_english.pdf
│  └── protocol_german.pdf
├── 03_site_data/  Garden site coordinates
│  └── garden_site_coordinates.csv
├── 04_taxonomic_data/  Taxonomic checklist of observed species
│  └── taxa_checklist.csv
├── 05_field_data/  Raw field sampling data
│  └── raw_sampling_data.xlsx
├── 06_trait_data/  Individual-level traits and flower visitation matrix
│  ├── individual_traits.csv
│  └── species_temporal_flower_visitation_matrix.csv
├── 07_pollination_success/  Seed and fruit set per phytometer species
│  ├── daucus_carota_seed_set.csv
│  ├── onobrychis_viciifolia_fruit_set.csv
│  ├── raphanus_sativus_fruit_set.csv
│  ├── raphanus_sativus_seed_set.csv
│  ├── symphytum_officinale_fruit_set.csv
│  └── symphytum_officinale_seed_set.csv
├── 08_scripts/  R scripts to reproduce figures and Table 2 from the paper
│  ├── figure_1.R
│  ├── figure_2.R
│  ├── figure_3.R
│  ├── figure_4.R
│  └── table_2.R
└── README.txt
Note: The metadata Excel file contains a separate sheet describing each dataset, so individual file descriptions are not repeated here.

en: This dataset contains detailed records of pollinator communities and plant reproductive outcomes from an urban garden experiment in Zurich, Switzerland. It includes flower visitation frequency and pollinator species richness for four insect-pollinated plant species observed across 24 home gardens. The dataset spans 167 pollinator taxa, with over 5,700 individuals identified, mostly to species or genus level. It features individual-level trait measurements for pollinators, such as body size and tongue lengths. Measures of pollination success, including seed and fruit set, are provided for each plant species.

better-gardens

display_name: better-gardens

bettergardens

display_name: bettergardens

daucus-carota

display_name: daucus-carota

garden-experiment

display_name: garden-experiment

gardens

display_name: gardens

green-spaces

display_name: green-spaces

onobrychis-viciifolia

display_name: onobrychis-viciifolia

plant-insect-interaction

display_name: plant-insect-interaction

plant-pollinator-interactions

display_name: plant-pollinator-interactions

pollination

display_name: pollination

pollinator-experiment

display_name: pollinator-experiment

raphanus-sativus

display_name: raphanus-sativus

symphytum-officinale

display_name: symphytum-officinale

urban-biodiversity

display_name: urban-biodiversity

urban-ecology

display_name: urban-ecology

urbanisation

display_name: urbanisation

zurich

display_name: zurich

en: Comprehensive dataset of pollinator diversity and visitation rates with individual-based traits and pollination success across four urban garden plant species


greenland-shrubs-and-microclimate

maintainer: Nathalie Chardon

title_for_slug: greenland-shrubs-and-microclimate

en: arctic climate validation accessible-shrub-forest sdm field-data

en: Kangerluarsunnguaq

en:
 Collected August 2020 (PI: Nathalie Isabelle Chardon)

These data collected August 2020 (PI: Nathalie Isabelle Chardon). Please contact N. I. Chardon (nathalie.chardon_at_gmail.com) for individual quadrat (i.e. 1 m x 1 m) data, which are averaged at the 90 m spatial grid here.

 COLUMN ABBREVIATIONS

 Metadata for 90 m spatial grid

id: sampling zone and unique 90 m grid identifier

long: WGS84 longitude

lat: WGS84 latitude

x_stere: longitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

y_stere: latitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

date: sampling day.month.year

 Species presence [1] or absence [0] at grid level

alcr: _Alnus crispa_

bena: _Betula nana_

dila: _Diapensia lapponica_

emni: _Empetrum nigrum_

hahy: _Harimanella hypoides_

lopr: _Loiseleuria procumbens_

oxpa: _Oxycoccus palustre_

phca: _Phyllodoce caerulea_

rhod: _Rhododendron_ sp.

saar: _Salix arctica_

sagl: _Salix glauca_

sahe: _Salix herbacea_

vaul: _Vaccinium uliginosum_

drin: _Dryas integrifolia_

thpr: _Thymus praecox_

 Habitat characteristics [% cover]

shrub: all shrub species

gram: graminoids

forb: forbs

bryo: bryophytes

lich: lichens

litt: litter

bare: bare ground

stone: stones (> 2 cm)

org: organic crust

 Shrub species height (maximum vegetative height) [mm] and cover (estimated in 1x1 m quadrat) [%]

alcr_c: _Alnus crispa_ cover

alcr_h: _Alnus crispa_ height

bena_c: _Betula nana_ cover

bena_h: _Betula nana_ height

dila_c: _Diapensia lapponica_ cover

dila_h: _Diapensia lapponica_ height

emni_c: _Empetrum nigrum_ cover

emni_h: _Empetrum nigrum_ height

hahy_c: _Harimanella hypoides_ cover

hahy_h: _Harimanella hypoides_ height

lopr_c: _Loiseleuria procumbens_ cover

lopr_h: _Loiseleuria procumbens_ height

oxpa_c: _Oxycoccus palustre_ cover

oxpa_h: _Oxycoccus palustre_ height

phca_c: _Phyllodoce caerulea_ cover

phca_height: _Phyllodoce caerulea_ height

rhod_c: _Rhododendron_ sp. cover

rhod_h: _Rhododendron_ sp. height

saar_c: _Salix arctica_ cover

saar_h: _Salix arctica_ height

sagl_c: _Salix glauca_ cover

sagl_h: _Salix glauca_ height

sahe_c: _Salix herbacea_ cover

sahe_h: _Salix herbacea_ height

vaul_c: _Vaccinium uliginosum_ cover

vaul_h: _Vaccinium uliginosum_ height

drin_c: _Dryas integrifolia_ cover

drin_h: _Dryas integrifolia_ height

 Community characteristics

rich_pa: shrub species richness at grid level

rich: shrub species richness averaged across 3 1x1 m sampling quadrats per grid

shan: Shannon diversity (‘vegan’ package; Oksanen et al. 2019)

comp_bena: shrub competition on _Betula nana_ (i.e. summed cover of non-_B. nana_ species) [% cover]

comp_sagl: shrub competition on _Salix glauca_ (i.e. summed cover of non-_S. glauca_ species) [% cover]

ht_cwm: maximum shrub canopy height (i.e. community weighted mean by abundance of maximum shrub height) [mm]

 Topography and terrain wetness (calculated from)

tcws: Tasseled Cap Wetness component (Sentinal images)

slope: slope angle (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

twi: SAGA wetness index (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015)

asp: aspect (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

 Downscaled climate (time series 1984 – 2013)

insoljja: average June-August insolation [MJ cm-2 yr-1]

precipmam: cumulative March-May precipitation [mm]

tempcont: yearly maximum – minimum temperature [ºC]

tempmin: yearly minimum temperature [ºC]

precipjja: cumulative June-August precipitation [mm]

tempjja: average maximum June-August temperature [ºC]

tempmax: yearly maximum temperature [ºC]

en: GitLab Repository

en: Zip drive of GitLab repository contents (https://gitlab.com/nathaliechardon/gl_microclim).

en: Nuup Kangerlua

en:
 Collected July-August 2011-2013 (PI: Jacob Nabe-Nielsen)

These data collected July-August 2011-2013 (PI: Jacob Nabe-Nielsen). Please contact J. Nabe-Nielsen (jnn_at_ecos.au.dk) to request access to data on all surveyed shrub species. Available here are only data used in Chardon et al. 2022.

 COLUMN ABBREVIATIONS

 Metadata for 90 m spatial grid

year: sampling year

alt: average altitude of grid as recorded during field surveys [m]

long: WGS84 longitude

lat: WGS84 latitude

x_stere: longitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

y_stere: latitude in Polar Stereographic (EPSG 4326)

 Species presence [1] or absence [0] at grid level

pa_bena: _Betula nana_

pa_sagl: _Salix glauca_

 Shrub species cover (calculated from pin hits in 0.7 x 0.7 m frame, based on total of 25 hits) [%]

cov_bena: _Betula nana_ cover

cov_sagl: _Salix glauca_ cover

 Downscaled climate (time series 1984 – 2013)

tempjja: average maximum June-August temperature [ºC]

tempmax: yearly maximum temperature [ºC]

tempmin: yearly minimum temperature [ºC]

tempcont: yearly maximum – minimum temperature [ºC]

precipmam: cumulative March-May precipitation [mm]

precipjja: cumulative June-August precipitation [mm]

insoljja: average June-August insolation [MJ cm-2 yr-1]

 Topography and terrain wetness (calculated from)

twi: SAGA wetness index (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015)

slope: slope angle (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

asp: aspect (MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project Digital Elevation Model v. 1; Howat et al., 2014, 2015) [º]

tcws: Tasseled Cap Wetness component (Sentinal images)

 Community characteristics

rich: shrub species richness averaged across pin-point frames per grid

shan: Shannon diversity (‘vegan’ package; Oksanen et al. 2019)

comp_bena: shrub competition on Betula nana (i.e. summed cover of non-_B. nana_ species) [% cover]

comp_sagl: shrub competition on Salix glauca (i.e. summed cover of non-_S. glauca_ species) [% cover]

en:
 Study Aim

We collected these data to alternatively train and validate high resolution (~ 90 m) Species Distribution Models (SDMs) and Species Abundance Models (SAMs) for _Betula nana_ L. (dwarf birch, Betulaceae) and _Salix glauca_ L. (grey willow, Salicaceae) in Southwest Greenland to assess how well such models can predict local-scale patterns.

 Data Description

Individual (presence-absence, abundance, maximum vegetative height) and community (species composition, maximum canopy height) shrub data for two fjords near Nuuk, Southwest Greenland. Also provided are corresponding downscaled climate data as well as calculated topographic and terrain wetness indicator variables.

 Nuup Kangerlua (Godthåbsfjord)

_Betula nana_ and _Salix glauca_ presence-absence, abundance, community species richness

 Kangerluarsunnguaq (Kobbefjord)

Shrub presence-absence, abundance, maximum vegetative height, community composition, maximum shrub canopy height

 Methods

 Field survey in Nuup Kangerlua

We conducted a stratified systematic plant survey along the length of Nuup Kangerlua (NK) fjord in Soutwesth Greenland (Fig. 1 in Chardon et al. 2022; following Nabe-Nielsen et al., 2017). At five distinct sites, we sampled along elevational gradients to collect data on presences, absences, abundance, and species composition of all woody species using a 0.7 x 0.7 m pin-point frame (Fig. 1e in Chardon et al. 2022). For model training, we converted these pin-point data to percent cover estimates based on the number of pins dropped (n = 25 per plot) and averaged them across the 119 spatio-climatic grids (see next section) corresponding to the plot locations (for details see Appendix S2 in Chardon et al. 2022).

 Field survey in Kangerluarsunnguaq

We conducted a random stratified plant survey in Kangerluarsunnguaq (K) fjord in Southwest Greenland. We used a preliminary Species Abundance Model trained with summed pin counts of _Betula nana_ in NK fjord (see Fig. S1.3 in Chardon et al. 2022) to stratify the ~ 27 x 17 km fjord landscape into low, medium, and high abundances classes. We randomly selected 90 x 90 m spatio-climatic grids to survey in each class for a total of 200 grids, ensuring that they were accessible by foot or boat (for details see Appendix S2 in Chardon et al. 2022). Within each grid, we sampled within three 1 m2 quadrats arranged in a randomly rotated equilateral triangle centered on the mid-point of the cell. We used a gridded sampling quadrat with 1% delineations (Fig. 1h in Chardon et al. 2022) to record woody species presences, absences, and composition, estimated percent cover, and measured maximum shrub species vegetatitve height. At every plot, we also visually scanned the area in a 20 m radius from the plot and recorded the presence of any additional shrub species to estimate grid-level species richness. As in NK fjord, we averaged these data at the grid level (for details see Appendix S2 in Chardon et al. 2022).

 Biotic variables

We calculated biotic microscale variables from the plant survey data collected in NK and K fjords. We calculated shrub species richness, diversity, and competition (i.e. sum of non-B. nana or non-S. glauca pin hits or percent cover). In K fjord, we also calculated canopy height as the community weighted mean (by abundance) of maximum vegetative shrub height.

 Climate variables

We computed high resolution temperature, precipitation, and insolation for local scale data for the study area by statistically downscaling climate time series (1982 - 2013) from the monthly CHELSA data (Karger et al. 2017). We downscaled these data from 30 arc sec (~ 400 m at the latitude of our study) to our target grid size of ~ 90 m with geographic weighted regression and using the MEaSUREs Greenland Ice Mapping Project (GIMP) Digital Elevation Model (DEM) v. 1 (Howat et al., 2014, 2015). We then calculated 30-year averages of the climate parameters: average summer (June – August) maximum temperature, yearly maximum temperature, yearly minimum temperature, temperature continentality (yearly max. - min. temperatures), cumulative Spring (March – May) precipitation, cumulative summer precipitation, and average summer incident solar radiation (henceforth, insolation) (for calculation details see Appendices S2, S3 in Chardon et al. 2022 and Appendix S2 in von Oppen et al. 2021).

 Topography and terrain wetness indicator variables

We calculated several topographic and terrain wetness indices at a local scale. We derived slope, aspect, and the SAGA wetness index (hereafter TWI; Boehner et al., 2002; Boehner and Selige, 2006) from the GIMP DEM. TWI is a measure of how ‘wet’ an area is, based on water drainage from the surrounding landscape. We also calculated the tasseled cap wetness component (hereafter TCW, Crist and Cicone 1984) from satellite images (for details see Appendices S2, S3 in Chardon et al. 2022) as an alternative measure of wetness.

 Computer code

Attached as zip file and available on GitLab (https://gitlab.com/nathaliechardon/gl_microclim)

 Third-party data

Data used to calculate climate, topography, and terrain wetness indicator variables are publicly available (see Appendix S2 in Chardon et al. 2022 for all data references).

accessible-shrub-forest

display_name: accessible-shrub-forest

arctic

display_name: arctic

climate

display_name: climate

field-data

display_name: field-data

sdm

display_name: sdm

validation

display_name: validation

en: Greenland shrubs and microclimate


maintainer: Yohann Chauvier

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

en: GitHub URL

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

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

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

en: Test version, not to be used.

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

accepted-name

display_name: accepted-name

conservation

display_name: conservation

ecoregions

display_name: ecoregions

filtering

display_name: filtering

flags

display_name: flags

gbif

display_name: gbif

hard-limit

display_name: hard-limit

landsca

display_name: landsca

large-scale

display_name: large-scale

occurrence-records

display_name: occurrence-records

r-package

display_name: r-package

range-maps

display_name: range-maps

species-distribution

display_name: species-distribution

species-observations

display_name: species-observations

synonyms

display_name: synonyms

taxonomy

display_name: taxonomy

educ

en: Education, culture and sport

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

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


weather-station-davos-wolfgang

maintainer: Jörg Wieder

title_for_slug: weather-station-davos-wolfgang

en: relative-humidity weather temperature pressure raclets

en: Weather Station Davos Wolfgang

en: The data file contains date and time (YYYY-MM-DD hh:mm:ss) in UTC, temperature (°C), relative humidity (%), pressure (hPa) at 10 m above ground and above sea level. The data was averaged over 10 minutes.

en: The dataset contains weather parameters measured at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577).

pressure

display_name: pressure

raclets

display_name: raclets

relative-humidity

display_name: relative-humidity

temperature

display_name: temperature

weather

display_name: weather

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.


vegetation-height-model-nfi

maintainer: Christian Ginzler

title_for_slug: vegetation-height-model-nfi

en: vegetation-height-model 3d photogrammety point-cloud forest

en: Thumbnail

mimetype: image/jpeg

en: 2015 Vegetation Height Model NFI (2010-2015)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2015 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en: 2016 Vegetation Height Model NFI (2011-2016)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2016 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en: 2022 Vegetation Height Model NFI (2017-2022)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2022 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en: 2012 Vegetation Height Model NFI (2007-2012)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2012 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2021 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en: Countrywide Stereo-Image Matching for Updating Digital Surface Models in the Framework of the Swiss National Forest Inventory

en: 2023 Vegetation Height Model NFI (current)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2023 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en: 2019 Vegetation Height Model NFI (2013-2019)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2019 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en: 2020 Vegetation Height Model NFI (2013-2020)

en:
Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2020 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date of used images for tiles of 500 x 500 m (geopackage).

en:
Countrywide **vegetation height models (VHM)** were generated for Switzerland based on **stereo aerial images**, acquired by the Federal Office of Topography swisstopo.
From the ADS-80/100 sensor data, first a digital surface model (DSM) with a spatial resolution of 1 × 1 m is processed. This DSM is then normalized using the digital terrain model (DTM) swissALTI3D (swisstopo). Buildings and other artificial objects are masked out from the nomalized DSM (nDSM) using information from the topogrphic landscape model - TLM (swisstopo) to obtain the actual vegetation height model (VHM).
These VHM's are produced in the framework of the Swiss National forest Inventory (NFI). Each year about 1/6 of Switzerland's surface is updated using the leaf-on aerial images acquired by swisstopo (may - october).
Further information on the creation of the VHM NFI can be found in the paper Ginzler and Hobi (2015, https://doi.org/10.3390/rs70404343).

forest

display_name: forest

photogrammety

display_name: photogrammety

point-cloud

display_name: point-cloud

vegetation-height-model

display_name: vegetation-height-model

en: Vegetation Height Model NFI


en: snow-precipitation orographic-precipitation cosmo-wrf complex-terrain precipitation-variability

en: Snow depth maps over Dischma valley for 26 January 2016 and 9 March 2016 and snow depth differences between the two dates.

en: StationData

en:
The data presented here corresponds to the publication "Spatial variability in snow precipitation and accumulation in COSMO-WRF simulations and radar estimations over complex terrain" (Gerber et al., 2018a), which investigates the precipitation variability of snow precipitation in the central northern part of the Grisons (CH) and the publication "The importance of near-surface winter precipitation processes in complex alpine terrain" (Gerber et al., 2018b). The dataset contains:

* WRFsimulations: WRF simulation output for simulations with 4x (14x) terrain smoothing with an output timestep of 30 min/5 min and horizontal grid spacings of 1350 m, 450 m, 150 m and 50 m (currently: data available upon request).
* StationData: Meteorological station data of 18 meteorological stations in the central northern part of the Grisons with 30 minute resolution for the period 1 January 2016 till 1 May 2016.
* ADS80data: Photogrammetrically determined snow depth distribution data over the Dischma valley for the 26 January 2016 and 9 March 2016. Snow heights are corrected for buildings, vegetation (> 1m), outliers, and pixles, which are obivously snow-free on the pictures (Bühler et al., 2015). In addition the snow depth differences (snow depth on 9 March 2016 minus snow depth on 26 January 2016) are provided.

For more details about the simulation and observation data, see Gerber et al., 2018 and Gerber and Sharma (2018).

Publications:

Bühler, Y., Marty, M., Egli, L., Veitinger, J., Jonas, T., Thee, P., and Ginzler, C.: Snow depth mapping in high-alpine catchments using digital photogrammetry. Cryosphere, 9, 229–243, doi:10.5194/tc-9-229-2015, 2015.

Gerber, F., Besic, N., Sharma, V., Mott, R., Daniels, M., Gabella, M., Berne, A., Germann, U., and Lehning, M.: Spatial variability in snow precipitation and accumulation in COSMO-WRF simulations and radar estimations over complex terrain, The Cryosphere, 12, 3137–3160, doi:10.5194/tc-12-3137-2018, 2018.

Gerber, F., Mott, R. and Lehning, M.: The importance of near-surface winter precipitation processes in complex alpine terrain, Journal of Hydrometeorology, accepted, 2018.

Gerber, F., and Sharma, V.: Running COSMO-WRF on very-high resolution over complex terrain. Laboratory of Cryospheric Sciences CRYOS, École Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL, Lausanne, Switzerland. doi:10.16904/envidat.35, 2018.

complex-terrain

display_name: complex-terrain

cosmo-wrf

display_name: cosmo-wrf

orographic-precipitation

display_name: orographic-precipitation

precipitation-variability

display_name: precipitation-variability

snow-precipitation

display_name: snow-precipitation

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: DISCHMEX - High-resolution WRF simulations in complex alpine terrain and station measurements


en: microstructure snow x-ray-tomography compression-experiments snow-mechanics

en: Snowmicroquakes Data

en: Compression experiments, X-ray images and simulation data with supplemented README file

en: README

en: README file explaining the organization of the data

en:
When snow is compressed with a certain speed, micro-snowquakes are triggered in the porous structure of bonded crystals. The present dataset covers uniaxial compression experiments of snow at different strain rates and concurrent X-ray tomography imaging documenting this feature.

The experiments were conducted in a micro-compression stage operated in the X-ray tomography scanner in the SLF cold laboratory. The dataset comprises the compression force data of 17 compression experiments, the 3D image data from 4 X-ray tomography scans and the results of numerical simulations.

compression-experiments

display_name: compression-experiments

microstructure

display_name: microstructure

snow

display_name: snow

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

x-ray-tomography

display_name: x-ray-tomography

en: Compressive stick slip and snow-micro-quakes


gemeindliche-planungszonen-ur

regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: gemeindliche-planungszonen-ur

author: Amt für Raumentwicklung Kt. Uri

fr: geocat.ch permalien

de: geocat.ch Permalink

en: geocat.ch permalink

it: geocat.ch link permanente

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

en: WMS-Dienst des Kanton Uri

it: WMS-Dienst des Kanton Uri

format: WMS

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

en: WFS-Dienst des Kanton Uri

it: WFS-Dienst des Kanton Uri

format: WFS

fr: Planungszonen bezwecken, den Erlass oder die Änderung von Nutzungsplänen für ein genau bezeichnetes Gebiet zu sichern (Art. 56 Planungs- und Baugesetz [PBG]). Innerhalb der Planungszone darf nichts unternommen werden, was die Nutzungsplanung erschweren könnte (Art. 59 Abs. 1 PBG).

spatial: Canton of Uri (UR)

fr: Amt für Raumentwicklung Kt. Uri

de: Amt für Raumentwicklung Kt. Uri

en: Amt für Raumentwicklung Kt. Uri

it: Amt für Raumentwicklung Kt. Uri

geoinformation-kanton-uri

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

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

political_level: canton

value: Uri-Kt - Geocat Harvester

fr: Gemeindliche Planungszonen (UR)

de: Gemeindliche Planungszonen (UR)

en: Gemeindliche Planungszonen (UR)

it: Gemeindliche Planungszonen (UR)


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: baulinie eigentumsbeschrankungoreb nutzungsplanung wald zonenplan

author: Kanton Luzern, Abteilung Geoinformation

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Der Waldrand angrenzend an Bauzonen ist als statische Waldgrenze grundeigentümerverbindlich festgelegt und im Zonenplan eingetragen.

spatial: Kanton Luzern

de: Kanton Luzern, Abteilung Geoinformation

fr: Géoinformation du canton de Lucerne

de: Geoinformation Kanton Luzern

en: Geoinformation Canton of Lucerne

it: Geoinformazione del Cantone di Lucerna

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

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

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

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

value: LU-Kt - Geocat Harvester

de: Statische Waldgrenzen


gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

regi

de: Regionen und Städte

de: bevolkerung gebaude-und-anlagen sicherheit risiken schadenereignis strahlung zivilschutz

de: Der Datensatz zeigt die Notfalltreffpunkte der Gemeinden des Kantons Luzern.

de: Notfalltreffpunkte


tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

de: offentlicher-verkehr strasse strassenverkehr verkehr

de: geocat.ch Permalink

de: Enthält Angaben zur Barrierefreiheit der Haltekanten von Bushaltestellen des öffentlichen Verkehrs.

de: Öffentlicher Verkehr: Haltekanten (öffentlich)


envi

de: Umwelt

fr: eaux eaux-geographie

de: gewasser gewasser

en: waters water-geographic

it: acque acque-geografia

fr: Guichet cartographique - Géoportail du canton du Jura

fr: Accès aux données / fichiers de téléchargement

fr: Le Plan d'entretien des cours d'eau et plans d'eau comprend les trois couches géoréférencées suivantes : - ActionsPonctuelles : Cette couche renseigne les actions ponctuelles au titre de police environnementale à effectuer dans le cadre des plans d’entretien des cours d’eau et plans d’eau. - EntretienCourant_CoursEau : Cette couche décrit les tronçons de cours d’eau et renseigne les entretiens courants et périodiques à effectuer le long des cours d’eau dans le cadre des plans d’entretien des cours d’eau et plans d’eau. - EntretienCourant_PlansEau : Cette couche décrit les plans d’eau et renseigne les entretiens courants et périodiques à effectuer autour des plans d’eau dans le cadre des plans d’entretien des cours d’eau et plans d’eau. Cette géodonnée représente la géodonnées de base qui est mise à disposition des bureaux d’études mandatés par les communes pour mettre au point les plans d’entretien. Elle est également liée au cahier des charges des plans d’entretien

spatial: Jura (JU)

fr: Office de l'environnement

canton-du-jura

fr: Canton du Jura

de: Kanton Jura

en: Canton of Jura

it: Canton Giura

fr: Le canton du Jura publie sur Open Data Swiss différents types de données de l'administration cantonale qui répondent au principe de l'Open Government Data.

en: The canton of Jura publishes on Open Data Swiss various types of data of the cantonal administration that meets the principle of Open Government Data.

de: Der Kanton Jura veröffentlicht auf Open Data Swiss verschiedene Arten von Daten der kantonalen Verwaltung, die dem Prinzip von Open Government Data entsprechen.

it: Il Cantone del Giura pubblica su Open Data Swiss vari tipi di dati dell'amministrazione cantonale che soddisfano il principio degli Open Government Data.

value: JU-Kt - Geocat Harvester


institutions-de-soins-et-de-sante

heal

fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Salute

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: institutions-de-soins-et-de-sante

fr: secteurs sante

de: branchen gesundheit

en: sectors health

it: settori salute

fr: geocat.ch permalien

fr: Institutions de soins et de santé

fr: Les instituions de soins et de santé regroupent : - appartements protégés pour personnes âgées - Centre médico-psychologique - unité psychiatrique - Centre Rencontre pour traumatisés cranio-cérébraux - Etablissement médico-social (EMS) - Home médicalisé - Hôpital - maison de naissances


dma-mediathek

maintainer: Digitale Medien der Armee DMA, Kundendienst Medienagentur

title_for_slug: dma-mediathek

fr: groupes-thematiques ddps militaire 360 photo video mediatheque

de: foto video mediathek 360 militar vbs themes

en: video military 360 photograph media-library theme-world ddps

it: militare video 360 ddps mediateca foto ambiti-tematici

author: Digitale Medien der Armee (DMA), Departement VBS

fr: MNA - Médiathèque

de: DMA - Mediathek

en: AFDM - Media library

it: MDE - Mediateca

fr: Compétences en photos et en vidéos.

de: Kompetenz in Fotos und Videos.

en: Expertise for photographs and videos.

it: Competenza sotto forma di foto e video.

mimetype: html

fr: MNA - Médiathèque historique

de: DMA - Historische Mediathek

en: AFDM - Historic Media Library

it: MDE - Mediateca storica

fr: Photos et films historiques.

en: Historical snapshots and video footage.

de: Historische Momentaufnahmen in Fotos und in Filmen.

it: Istantanee storiche in forma di foto e filmati.

fr: MNA - Métadonnées

de: DMA - Metadaten

en: AFDM - Metadata

it: MDE - Metadati

media_type: application/json

fr: Les métadonnées montrent les clients et ressources de la médiathèque.

de: Die Metadaten zeigen, welche Mandanten und Assets erfasst sind.

en: The metadata show the clients and assets of the media library.

it: I metadati mostrano i clienti e asset della mediateca.

format: JSON

fr: MNA - Ressources

de: DMA - Assets

en: AFDM - Assets

it: MDE - Asset

fr: Cette liste contient les ressources saisies par MNA.

en: This list contains the assets of AFDM.

de: Diese Liste enthält die von DMA erfassten Assets.

it: Questa lista contiene i asset dello MDE.

fr: Sis à Berne, le MNA est le centre de compétences pour les produits et services dans les domaines de la formation et de la communication.

de: Das DMA mit Standort in Bern ist das Kompetenzzentrum für Produkte und Dienstleistungen in den Bereichen der Ausbildung und der Kommunikation.

en: The AFDM, located in Bern, is the competence center for products and services in the fields of education and communication.

it: Il MDE, con sede a Berna, è il centro di competenza per i prodotti e le prestazioni nei settori dell'istruzione e della comunicazione.

ambiti-tematici

display_name: ambiti-tematici

ddps

display_name: ddps

foto

display_name: foto

groupes-thematiques

display_name: groupes-thematiques

media-library

display_name: media-library

mediateca

display_name: mediateca

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display_name: mediathek

mediatheque

display_name: mediatheque

militaire

display_name: militaire

militar

display_name: militar

militare

display_name: militare

military

display_name: military

photo

display_name: photo

photograph

display_name: photograph

fr: Sis à Berne, le Centre des médias numériques de l’armée MNA est le centre de compétences pour les produits et services dans les domaines de la formation et de la communication.

en: The Armed Forces Digital Media Centre AFDM, located in Bern, is the competence center for products and services in the fields of education and communication.

de: Das Zentrum digitale Medien der Armee DMA mit Standort in Bern ist das Kompetenzzentrum für Produkte und Dienstleistungen in den Bereichen der Ausbildung und der Kommunikation.

it: Il Centro dei media digitali dell’esercito MDE, con sede a Berna, è il centro di competenza per i prodotti e le prestazioni nei settori dell'istruzione e della comunicazione.


bauinventarobjekte

soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

title_for_slug: bauinventarobjekte

author: Kantonale Denkmalpflege

de: geocat.ch Permalink

en: geocat.ch permalink

it: geocat.ch link permanente

de: AGIS Direktdownload

de: Bauinventarobjekte

de: Der vorliegende Datensatz enthält Objekte des Bauinventars. Das Bauinventar (ehemaliges Kurzinventar) ist eine systematische Bestandesaufnahme von kommunal schützenswerten Bauten und Kulturobjekten. Diese werden von der Kantonalen Denkmalpflege nach einheitlichen Kriterien gemeindeweise erfasst, dokumentiert und gewürdigt (Verordnung zum Kulturgesetz § 26 Abs. 2).

de: Kantonale Denkmalpflege

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

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

value: Aargau-Kt - Geocat Harvester


agri

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

regi

fr: Régions et villes

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

author: Amt für Verbraucherschutz

de: Bieneninspektionskreise

de: Der vorliegende Geobasisdatensatz enthält die Bieneninspektionskreise. Diese werden vom Departement Gesundheit und Soziales eingeteilt. Pro Inspektionskreis ist ein Bieneninspektor unter der Leitung der Kantonstierärztin zuständig für den Vollzug der Tierseuchenverordnung. Die Aussengrenzen der Inspektionskreise folgen den Gemeindegrenzen.

de: Amt für Verbraucherschutz


fr: geocat.ch permalien

de: Belastete Standorte (KBS)

de: Der Geobasisdatensatz beinhaltet den Kataster der belasteten Standorte.

de: Abteilung für Umwelt

de: 116-CH Kataster der belasteten Standorte


kantonale-denkmalschutzobjekte

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

regi

de: Regionen und Städte

title_for_slug: kantonale-denkmalschutzobjekte

de: Kantonale Denkmalschutzobjekte

de: Der vorliegende Datensatz enthält alle kantonalen Denkmalschutzobjekte des Kantons Aargau (Gebäude, Archäologische Fundstellen, Einzelobjekte, Sammlungen u.ä.). Gestützt auf das Kulturgesetz wurden sie vom Regierungsrat unter kantonalen Schutz gestellt. Kanton und Gemeinden sind gemäss Kulturgesetz und zugehöriger Verordnung zum sorgsamen Umgang mit ihren Kulturdenkmälern verpflichtet (SAR 495.211, Verordnung zum Kulturgesetz § 26). Die Kantonale Denkmalpflege schützt und pflegt die Baudenkmäler von kantonaler Bedeutung. Um den Wissensstand um die geschützten Denkmäler kontinuierlich mit den wichtigen bau- und kunstgeschichtlichen Daten und Fakten zu aktualisieren, führt und verwaltet die Kantonale Denkmalpflege das Inventar der kantonalen Denkmalschutzobjekte.


de: geocat.ch Permalink

de: AGIS Direktdownload

de: Der vorliegende Datensatz enthält kantonal geschützte Gebäudeensembles wie Klöster, Schlösser, Kreuzgänge und Gartenanlagen mit mehreren Gebäuden. Es handelt sich um einen Auszug aus dem Inventar der kantonalen Denkmalschutzobjekte mit den Signaturen, welche aus mehreren Gebäuden bestehenden. Der übergeordnete Datensatz "Kantonale Denkmalschutzobjekte" (ka_denkmalschutzobj) enthält alle kantonalen Denkmalschutzobjekte des Kantons Aargau. Gestützt auf das Kulturgesetz wurden die kantonalen Denkmalschutzobjekte vom Regierungsrat unter kantonalen Schutz gestellt. Kanton und Gemeinden sind gemäss Kulturgesetz und zugehöriger Verordnung zum sorgsamen Umgang mit ihren Kulturdenkmälern verpflichtet (SAR 495.211, Verordnung zum Kulturgesetz § 26). Die Kantonale Denkmalpflege schützt und pflegt die Baudenkmäler von kantonaler Bedeutung. Um den Wissensstand um die geschützten Denkmäler kontinuierlich mit den wichtigen bau- und kunstgeschichtlichen Daten und Fakten zu aktualisieren, führt und verwaltet die Kantonale Denkmalpflege das Inventar der kantonalen Denkmalschutzobjekte.

de: Kantonale Denkmalpflege

de: Kantonale Denkmalschutzobjekte Gebäudeensembles (Flächen)


envi

de: Umwelt

author: Abteilung für Umwelt

de: Grundwasserschutzareale

de: Der Datensatz beinhaltet die Grundwasserschutzareale gemäss Gewässerschutzgesetzgebung.

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.


gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

author: Abteilung Militär und Bevölkerungsschutz

de: Bevölkerungsschutzregionen

de: Der vorliegende Geobasisdatensatz enthält die Bevölkerungsschutzregionen

de: 16-AG Bevölkerungsschutzregionen


regi

de: Regionen und Städte

author: Abteilung Raumentwicklung

de: Nutzungsplanung: flächenbezogene Überlagerungen inkl. Sondernutzungspläne (im Bauzonen- und Kulturlandplan)

de: Die Geobasisdaten richten sich nach dem minimalen Datenmodell des Bundes Nr. 159 Waldabstandslinien.

de: Abteilung Raumentwicklung

de: 159-CH Waldabstandslinien


soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

author: Kantonsarchäologie

de: geocat.ch Permalink

de: AGIS Direktdownload

de: Archäologische Fundstellen

de: Laut Kulturgesetz (SAR 495.200) § 40 führt das Departement BKS ein öffentliches Inventar der archäologischen Hinterlassenschaften. Die dafür zuständige Fachstelle ist die Kantonsarchäologie. Archäologische Hinterlassenschaften sind insbesondere vorgeschichtliche und geschichtliche Stätten sowie herrenlose bewegliche Objekte, an denen sich Spuren menschlichen Wirkens erhalten haben. Ihr Fundort wird als Fundstelle bezeichnet. Der Datensatz enthält archäologische Fundstellen: Als interpretierte A-Fundstellen (roter Perimeter) werden grossflächige, ortsfeste Fundstellen bezeichnet (z.B. Siedlungen, Bauten, Friedhöfe, Gräber). Als interpretierte B-Fundstelle (blauer Perimeter) gelten Orte, an denen Einzelobjekte gefunden wurden (z.B. Steinbeil, Münze), die auf grossflächige Fundstellen hinweisen können. Der Zusatz «interpretiert» bezeichnet den Erfassungsstand der Fundstelle. So gilt eine Fundstelle dann als «interpretiert», wenn nach Auswertung sämtlicher zur Verfügung stehenden Informationen zugehöriger Fund- und Grabungsmeldungen sowohl Befund und Datierung als auch Ausdehnung der Fundstelle definiert sind. Mitunter basieren diese Parameter auf sehr alten, teilweise ungenau lokalisierten Fundmeldungen. Durch die fortwährende Aufarbeitung solcher Fundmeldungen, aber auch durch die Auswertung neuer, aktueller Grabungsmeldungen werden die Fundstellen laufend korrigiert und angepasst, wodurch sich sowohl Inhalt, Befund und Datierung als auch Perimeter und Lokalisierung derselben immer wieder verändern. Diese Mutationen sind archiviert und können in den AGISTools, Karte "Archäologische Fundstellen" über die Zeitstände nachverfolgt werden. Spezifische Angaben zur Fundstelle (z.B. über Befund, Datierung, Art, Umfang und Erhaltungsgrad) können über die Fundstellennummer, die als Attribut auch im GIS-Datensatz enthalten ist, auf Anfrage erschlossen werden.

de: Kantonsarchäologie

de: 15-AG Archäologische Fundstellen


envi

de: Umwelt

de: Nutzungsplanung: Grundnutzung (im Bauzonen- und Kulturlandplan)

de: Die Geobasisdaten richten sich nach dem minimalen Datenmodell des Bundes Nr. 145 Lärmempfindlichkeitsstufen (in Nutzungszonen).

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

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

de: 145-CH Lärmempfindlichkeitsstufen (in Nutzungszonen)


regi

de: Regionen und Städte

de: Grundwasserschutzzonen

de: Der Datensatz beinhaltet die Grundwasserschutzzonen gemäss Gewässerschutzgesetzgebung.

de: Abteilung für Umwelt


de: Gewässerschutzbereiche

de: Der Datensatz beinhaltet die Gewässerschutzbereiche gemäss Gewässerschutzgesetzgebung.


soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

author: Volksschule

de: geocat.ch Permalink

de: AGIS Direktdownload

de: Schulkreise

de: Die Gemeinden sind für die Führung der Schulen verantwortlich. Diese arbeiten zusammen, wenn die organisatorischen Rahmenbedingungen einer Gemeinde die eigenständige Errichtung und Führung eines Oberstufenzentrums und einer Bezirksschule nicht zulassen oder wenn eine Zusammenarbeit im Hinblick auf einen lehrplangerechten und wirtschaftlichen Schulbetrieb als erforderlich erscheint. Unter Mithilfe des Kantons planen die Gemeinden und Regionalplanungsverbände gemeinsam die Bildung von Schulkreisen für Oberstufenzentren und Bezirksschulen (Schulgesetz § 57 Abs. 1 und 2). Dabei können sich die Gemeinden mit weiteren Gemeinden mittels Vertrag oder Verband zusammenschliessen. Die Gemeinde oder die Verbände sind die Schulträger und jeweils für mehrere Schulanlagen (Bil-dungseinrichtungen) verantwortlich. Schulkreise bestehen für die Schulstufen Sekundar- und Realschule (SeReal) und Bezirksschule (Bez). Es gibt somit 2 Einteilungen in Schulkreise, eine mit SeReal- und eine mit Bez-Schulkreisen.

de: Volksschule


de: Der vorliegende Geobasisdatensatz enthält die Zuteilung der Gemeinden zu den Bezirks- und SeRealschulkreisen (Sekundar- und Realschulen).

de: 11-AG Schulkreise


de: Bauinventarobjekte

de: Kantonale Denkmalschutzobjekte

de: Der vorliegende Geobasisdatensatz enthält das Inventar der kantonalen Denkmalschutzobjekte sowie das Bauinventar.

de: Kantonale Denkmalpflege

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

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

de: 13-AG Inventare der Baudenkmäler und Kulturobjekte


agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: Bieneninspektionskreise

de: Der vorliegende Geobasisdatensatz enthält die Bieneninspektionskreise. Diese werden vom Departement Gesundheit und Sozialtes eingeteilt. Pro Inspektionskreis ist ein Bieneninspektor unter der Leitung der Kantonstierärztin zuständig für den Vollzug der Tierseuchenverordnung.

de: Amt für Verbraucherschutz

de: 10-AG Bieneninspektionskreise


belastete-standorte-kbs

title_for_slug: belastete-standorte-kbs

de: geocat.ch Permalink

de: AGIS Direktdownload

de: Belastete Standorte (KBS)

de: Der Kataster der belasteten Standorte beinhaltet Standorte, welche mit grosser Wahrscheinlichkeit mit Abfällen belastet sind. Dieser Datensatz löst seit dem 19.9.2019 den Datensatz afu_kbsbelstx ab.

de: Abteilung für Umwelt


de: Grundwasserschutzzonen

de: Der Geobasisdatensatz beinhaltet die Grundwasserschutzzonen gemäss Gewässerschutzgesetzgebung.

de: 131-CH Grundwasserschutzzonen


de: Grundwasserschutzareale

de: Der Geobasisdatensatz beinhaltet Grundwasserschutzareale gemäss Gewässerschutzgesetzgebung.

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

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

de: 132-CH Grundwasserschutzareale


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: Gewässerschutzbereiche

de: Der Geobasisdatensatz beinhaltet die Gewässerschutzbereiche gemäss Gewässerschutzgesetzgebung.

de: 130-CH Gewässerschutzbereiche


nutzungsplanung-kantonal-teil-strasse

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: nutzungsplanung-kantonal-teil-strasse

fr: kanton eigentumsbeschrankungoreb strassenlarm oreb nutzungsplanung flachennutzungsplan

de: geocat.ch Permalink

fr: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

de: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

en: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

it: WFS-Dienst des Kantons Schwyz

fr: Nutzungsplanung kantonal Teil Strasse. Geobasisdatensatz Nr. 73B gemäss KGeoiV Kanton Schwyz (SRSZ 214.111) Dieser Datensatz ist ÖREB-relevant. D.h. diejenigen Objekte, die die Verbindlichkeit "Nutzungsplanfestlegung" aufweisen, sind auch im ÖREB-Kataster ausgewiesen. Unter den Fachdaten sind alle Objekte aufgeführt, also auch Objekte mit den Verbindlichkeiten "orientierend", "hinweisend" und "wegleitend".

spatial: Kanton Schwyz (SZ)

fr: SZ Tiefbauamt

de: SZ Tiefbauamt

en: SZ Tiefbauamt

it: SZ Tiefbauamt

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

fr: Nutzungsplanung kantonal Teil Strasse

de: Nutzungsplanung kantonal Teil Strasse

en: Nutzungsplanung kantonal Teil Strasse

it: Nutzungsplanung kantonal Teil Strasse


maintainer: Geoinformationdienst

title_for_slug: Kennzahlen öffentliche Ladeinfrastruktur Elektromobilität

de: kennzahlen-ladeinfrastruktur-schweiz mobilitat e-mobilitat elektromobilitat energie geoinformation erneuerbare-energie bfe gis geodaten statistiken

author: Geoinformationdienst

de: Documentation

fr: Chiffres-clés concernant l’infrastructure de recharge pour la mobilité électrique

en: Key figures about the charging infrastructure for electrical vehicles

it: Indicatori dell'infrastruttura di ricarica per veicoli elettrici

fr: Frictionless datapackage

de: Frictionless datapackage

fr: Frictionless metadata datapackage. See https://frictionlessdata.io/

fr:
La mobilité électrique est une technologie essentielle pour assurer une mobilité plus durable. Elle contribue à l’atteinte des objectifs énergétiques et de politique climatique dans la mesure où les moteurs électriques sont efficaces sur le plan énergétique et où le recours à l’électricité permet d’utiliser une énergie renouvelable. La disponibilité de bornes de recharge publiques constitue un facteur de réussite déterminant pour la diffusion des voitures électriques. À cet effet, l’application https://je-recharge-mon-auto.ch indique en temps réel les bornes de recharge disponibles pour les véhicules électriques.

En Suisse, l’infrastructure de recharge pour les véhicules électriques ne cesse de s’étoffer. Pour documenter cette évolution, les données en temps réel disponibles sur https://je-recharge-mon-auto.ch sont régulièrement analysées et des chiffres-clés concernant l’infrastructure de recharge sont calculés. Ces derniers sont collectés quotidiennement et publiés chaque mois. La collecte a commencé en novembre 2020 et se poursuit actuellement. Les chiffres-clés sont collectés aussi bien à l’échelle nationale que cantonale. Une documentation détaillée est mise à disposition pour une meilleure compréhension des données.

Visualisation des chiffres clés : http://www.je-recharge-mon-auto.ch/statistiques

en:
Electric mobility is a key technology for more sustainable mobility and is one way of achieving ambitious energy and climate policy goals. Electric engines are efficient, and using electricity means that renewable energies can also be used. The availability of public charging stations is a critical factor in the success of the increasingly widespread use of electric cars, which is why https://www.recharge-my-car.ch displays charging station availability for electric vehicles in real time.

The charging infrastructure for electric vehicles in Switzerland is constantly being developed. We use real-time data from https://www.recharge-my-car.ch to regularly evaluate the ever-increasing number of charging stations, charging points, and types of plug in Switzerland. Since November 2020, this data has been and will continue to be collected on a daily basis for the whole of Switzerland and for the individual cantons, and then averaged each month. This gives an overview of how the charging infrastructure is expanding. Detailed documentation is available for a better understanding of the data.

Visualization of the key figures: http://www.recharge-my-car.ch/keydata

de:
Die Elektromobilität ist eine Schlüsseltechnologie für eine nachhaltigere Mobilität und trägt zur Erreichung ambitionierter energie- und klimapolitischer Ziele bei, da Elektroantriebe effizient sind und der Einsatz von Strom die Nutzung erneuerbarer Energien erlaubt. Ein wichtiger Erfolgsfaktor für die Verbreitung von Elektroautos ist die Verfügbarkeit von öffentlichen Ladestationen. Deshalb zeigt https://ich-tanke-strom.ch die Verfügbarkeit von Ladestationen für Elektrofahrzeuge in Echtzeit an.

Die öffentliche Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge in der Schweiz wird stetig ausgebaut. Um diese Entwicklung zu dokumentieren, werden die Echtzeit-Daten von https://ich-tanke-strom.ch regelmässig ausgewertet und Kennzahlen zur Ladeinfrastruktur abgeleitet. Die Kennzahlen werden täglich erhoben und anschliessend pro Monat gemittelt. Die Erhebung startete im November 2020 und wird laufend weitergeführt. Die Kennzahlen werden für die ganze Schweiz sowie für die einzelnen Kantone erhoben. Für das bessere Verständnis der Daten steht eine detaillierte Dokumentation bereit.

Visualisierung der Kennzahlen: http://www.ich-tanke-strom.ch/kennzahlen

it:
La mobilità elettrica è una tecnologia chiave per una mobilità più sostenibile e contribuisce al raggiungimento di ambiziosi obiettivi di politica energetica e climatica: infatti, i veicoli a propulsione elettrica sono efficienti e l'impiego dell'elettricità permette l'utilizzo di energie rinnovabili. Un importante fattore di successo per la diffusione delle auto elettriche è la disponibilità di stazioni di ricarica pubbliche. Per questo motivo, la piattaforma https://pieno-di-elettricita.ch mostra in tempo reale la disponibilità delle stazioni di ricarica per veicoli elettrici.

L'infrastruttura di ricarica per veicoli elettrici in Svizzera viene costantemente ampliata. Per documentare questo sviluppo, i dati in tempo reale di https://pieno-di-elettricita.ch vengono valutati regolarmente e da essi vengono ricavati gli indicatori dell'infrastruttura di ricarica. Tali indicatori sono rilevati quotidianamente per l'intera Svizzera e per i singoli Cantoni, e se ne calcola la media mensile. Il rilevamento ha avuto inizio nel novembre 2020 ed è ancora in corso. Per una migliore comprensione dei dati, è disponibile una documentazione dettagliata.

Visualizzazione degli indici: http://www.pieno-di-elettricita.ch/indici

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

de: Geoinformationdienst

bundesamt-fur-energie-bfe

fr: Office fédéral de l'énergie OFEN

de: Bundesamt für Energie BFE

en: Swiss Federal Office of Energy SFOE

it: Ufficio federale dell'energia UFE

fr: L'Office fédéral de l'énergie (OFEN) est le centre de compétences du Département fédéral de l'environnement, des transports, de l'énergie et de la communication (DETEC) pour les questions liées à l'approvisionnement en énergie et à son utilisation.

de: Das Bundesamt für Energie (BFE) ist das Kompetenzzentrum für Fragen der Energieversorgung und der Energienutzung im Eidgenössischen Departement für Umwelt, Verkehr, Energie und Kommunikation (UVEK).

en: The Swiss Federal Office of Energy (SFOE) is the country's competence centre for issues relating to energy supply and energy use at the Federal Department of the Environment, Transport, Energy and Communications (DETEC).

it: L'Ufficio federale dell'energia (UFE) è il centro di competenza in materia di approvvigionamento e di impiego dell'energia in seno al Dipartimento federale dell'ambiente, dei trasporti, dell'energia e delle comunicazioni (DATEC).

political_level: confederation


regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

author: Office fédéral de topographie, mensuration

fr: Map (Preview) Aperçu map.geo.admin.ch

de: Map (Preview) Vorschau map.geo.admin.ch

en: Map (Preview)  map.geo.admin.ch

it: Map (Preview) Previsione map.geo.admin.ch

fr: Aperçu map.geo.admin.ch

de: Vorschau map.geo.admin.ch

en: Preview map.geo.admin.ch

it: Previsione map.geo.admin.ch

fr: Service WMS-IFDG, couche "Répertoire officiel des localités"

de: WMS-BGDI Dienst, Layer "Amtliches Ortschaftenverzeichnis"

en: WMS-FSDI service, layer "Official index of cities and towns"

it: Servizio WMS-IFDG, strato "Elenco ufficiale delle località"

fr: Serveur de téléchargement de geo.admin.ch

de: Download Server von geo.admin.ch

en: Download server from geo.admin.ch

it: Server di download di geo.admin.ch

fr: RESTful API de geo.admin.ch

de: RESTful API von geo.admin.ch

en: RESTful API from geo.admin.ch

it: RESTful API da geo.admin.ch

format: API

fr: L’article 24 de l’ordonnance sur les noms géographiques (ONGéo) confie à l’Office fédéral de topographie swisstopo la tâche d’établir, de gérer et de publier le nouveau répertoire officiel des localités avec le code postal et le périmètre associés à chacune d’elles. La tenue de ce jeu de données est par conséquent centralisée par swisstopo. Le jeu de données couvre l'intégralité du territoire suisse et peut être obtenu gratuitement (il est actualisé mensuellement). Les données sont publiées depuis le 1er janvier 2024 selon un nouveau modèle de données.

de: Mit Artikel 24 der Verordnung über die geografischen Namen (GeoNV) wurde das Bundesamt für Landestopografie swisstopo beauftragt, das neue amtliche Ortschaftenverzeichnis mit Postleitzahl und Perimeter zu erstellen, zu verwalten und zu veröffentlichen. Dieser Datensatz wird demnach zentral bei swisstopo geführt. Der Datensatz ist flächendeckend über die ganze Schweiz und kann kostenlos bezogen werden (Datensatz wird monatlich nachgeführt). Seit dem 1. Januar 2024 sind die Daten in einem neuen Datenmodell publiziert.

en: In Article 24 of the regulations governing geographic names (GeoNV), the Federal Office of Topography (swisstopo) is commissioned to establish, administer and publish the new official index of cities and towns including postal codes and perimeter. The data are stored centrally at swisstopo.The data set covers all of Switzerland and is available free of charge (Datensatz wird monatlich nachgeführt). I dati sono stati pubblicati in un nuovo modello di dati dal 1° gennaio 2024.

it: Con l’articolo 24 dell’Ordinanza sui nomi geografici (ONGeo) l’Ufficio federale di topografia è stato incaricato di realizzare, amministrare e pubblicare il nuovo elenco ufficiale delle località con il numero postale d’avviamento e il perimetro. Questo set di dati è gestito a livello centralizzato presso swisstopo. Il set di dati è capillare per tutto il territorio svizzero e può essere ottenuto gratuitamente (aggiornato con cadenza mensile). I dati sono stati pubblicati in un nuovo modello di dati dal 1° gennaio 2024.

spatial: Suisse

de: Bundesamt für Landestopografie swisstopo, Vermessung

en: Federal office of topography swisstopo, survey

it: Ufficio federale di topografia swisstopo, misurazione

fr: Office fédéral de topographie swisstopo

en: Federal Office of Topography swisstopo

fr: Le centre de compétence de la Confédération suisse pour les informations géographiques, c'est-à-dire pour la description, la représentation et l’archivage de données à référence spatiale.

de: Das Kompetenzzentrum der Schweizerischen Eidgenossenschaft für Geoinformation, d.h. für die Beschreibung, Darstellung und Archivierung von raumbezogenen Geodaten.

en: The centre of competence for the Swiss Confederation responsible for geographical reference data, for instance the description, representation and archiving of geographic spatial data.

it: Il centro d’eccellenza della Confederazione Elvetica per geoinformazione, cioè per la descrizione, rappresentazione e archiviazione dei dati georeferenziati (geodati).

value: Swisstopo - Geocat Harvester

fr: Répertoire officiel des localités avec le code postal et le périmètre

de: Amtliches Ortschaftenverzeichnis mit Postleitzahl und Perimeter

en: Official index of cities and towns including postal codes and perimeter

it: Elenco ufficiale delle località con il numero postale d'avviamento e il perimetro


teilrichtplan-velo

regi

en: Regions and cities

it: Regioni e città

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

title_for_slug: teilrichtplan-velo

fr: velo voie-cyclable mobilite

de: fahrrad veloweg mobilitat

en: bike cycleway mobility

it: bicicletta ciclopista mobilita

author: Kanton Basel-Stadt

de: MapBS

fr: geocat.ch permalien

de: geocat.ch Permalink

en: geocat.ch permalink

it: geocat.ch link permanente

de: Geodaten-Shop

de: Öffentlich zugänglicher Geodaten-Downloaddienst des Kantons Basel-Stadt

de: WMS BS

de: Die derzeit im WMS BS verfügbaren Datenebenen entsprechen, bis auf wenige Ausnahmen, den Geodaten, welche auch in MapBS dargestellt sind. Der WMS BS ist kostenlos nutzbar und bietet Zugriff auf öffentliche sowie beschränkt öffentliche Geodaten, wobei gegebenenfalls Benutzername und Passwort benötigt werden (Zugangsdaten von MapBS).

de: WFS BS

de: Die derzeit im WFS BS verfügbaren Datenebenen entsprechen, bis auf wenige Ausnahmen, den Geodaten, welche auch in MapBS dargestellt sind. Der WFS BS ist kostenlos nutzbar und bietet Zugriff auf öffentliche sowie beschränkt öffentliche Geodaten, wobei gegebenenfalls Benutzername und Passwort benötigt werden (Zugangsdaten von MapBS).

de: Der Teilrichtplan Velo definiert das kantonale Veloroutennetz nach Vorgabe des Bundesgesetzes über Velowege (Veloweggesetz). Das kantonale Veloroutennetz ist hierarchisch in drei unterschiedliche Netzebenen aufgeteilt: Velovorzugsroute, Hauptverbindungen und Nebenverbindungen und definiert wichtige Alltagsverbindungen. Die Netze sind in bestehende und geplante Routennetzabschnitte unterteilt. Die Abstellanlagen zeigen bestehende und mögliche Standorte für Veloabstellanlagen (grosse Velostationen und Bike&Ride-Anlagen) im Kanton auf.

spatial: Basel-Stadt und Umgebung

de: Kanton Basel-Stadt

kanton-basel-stadt

fr: Canton de Bâle-Ville

en: Canton of Basel-City

it: Cantone di Basilea-Città

fr: Le canton de Bâle-Ville publie progressivement des jeux de données Open Government provenant des offices et départements cantonaux. Le Data Competence Center du canton de Bâle-Ville est chargé de la coordination et du soutien des administrations qui publient des données.

en: The Canton of Basel-Stadt is gradually publishing Open Government data sets from cantonal offices and departments. The Data Competence Center Canton of Basel-Stadt is responsible for coordinating and supporting the data-publishing government agencies.

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht nach und nach Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. Das Data Competence Center Kanton Basel-Stadt ist als Koordinationsorgan zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

it: Il Canton di Basilea Città sta pubblicando gradualmente set di dati Open Government da uffici e dipartimenti cantonali. Il Data Competence Center del Canton Basilea Città è responsabile del coordinamento e del supporto degli enti governativi che pubblicano i dati.

value: BS - Geocat Harvester

de: Teilrichtplan Velo 2026


erdwarmesonden

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: erdwarmesonden

author: Amt für Wasser und Abfall

protocol: WWW:DOWNLOAD:ESRI Shapefile (SHP)

fr: Fichier ZIP avec shapefile, métadonnées et données d'accompagnement

de: ZIP-Datei mit Shapefile, Metadaten und Begleitdaten

format: SHP

protocol: WWW:DOWNLOAD:OGC Geopackage (GPKG)

fr: Fichier ZIP avec géopackage avec métadonnées

de: ZIP-Datei mit Geopackage mit Metadaten

format: GPKG

fr: Fichier géoparquet - Autorisation des sondes géothermiques

de: Geoparquet-Datei - Zulässigkeit Erdwärmesonden

format: PARQUET

fr: Fichier géoparquet - Statut du permis de protection des eaux pour les sondes géothermiques

de: Geoparquet-Datei - Status Gewässerschutzbewilligung Erdwärmesonden

fr: La réalisation de sondes géothermiques est soumise à autorisation. Les autorisa-tions sont octroyées par l'Office des eaux et des déchets du canton de Berne (OED). L'admissibilité des installations à sondes géothermiques dépend des conditions géologiques et hydrogéologiques du sous-sol. La carte tient compte des exigences nécessaires pour l'obtention d'une autorisation. Ne sont toutefois pas pris en considération les ouvrages souterrains et les conduites. La représentation est telle que chaque propriétaire foncier peut se renseigner si l'obtention d'une autorisation est possible ou non, s'il existe des restrictions en profondeur ou si des inves-tigations supplémentaires sont nécessaires.

de: Das Erstellen von Erdwärmesonden ist bewilligungspflichtig. Die Erteilung von Bewilligungen obliegt dem Amt für Wasser und Abfall des Kantons Bern (AWA). Die Zulässigkeit von Erdwärmesondenanlagen richtet sich nach den geologischen und hydrogeologischen Verhältnissen im Untergrund. Die Karte berücksichtigt die Einflussfaktoren, welche für die Bewilligung von Erdwärmesonden erforderlich sind. Nicht berücksichtigt werden Bereiche von Untertagebauten und Leitungen. Die Darstellung erfolgt so, dass für jeden Grundeigentümer ersichtlich ist, ob eine Erdwärmesonde bewilligt werden kann oder nicht, ob eine Tiefenbeschränkung besteht oder ob allenfalls genauere Abklärungen notwendig sind.

spatial: Kanton Bern

fr: Amt für Wasser und Abfall

de: Amt für Wasser und Abfall

en: Amt für Wasser und Abfall

it: Amt für Wasser und Abfall

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

de: Amt für Geoinformation des Kantons Bern

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

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

value: Bern-Kt - Geocat Harvester

fr: Sondes géothermiques

de: Erdwärmesonden


parzellennummern

regi

fr: Régions et villes

envi

fr: Environnement

title_for_slug: parzellennummern

de: grundbuch eigentumsordnung kataster

author: Amt für Geoinformation

de: geocat.ch Permalink

fr: Fichier géoparquet - Numéros de parcelles (surfaces)

de: Geoparquet-Datei - Parzellennummern (Flächen)

fr: Fichier géoparquet - Numéros de parcelles (points)

de: Geoparquet-Datei - Parzellennummern (Punkte)

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

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

fr: Amt für Geoinformation

de: Amt für Geoinformation

en: Amt für Geoinformation

it: Amt für Geoinformation

fr: Numéros de parcelles

de: Parzellennummern