administrative-einteilung-ur

regi

fr: Régions et villes

envi

fr: Environnement

title_for_slug: administrative-einteilung-ur

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

fr: Administrative Einteilung (UR)

de: Administrative Einteilung (UR)

en: Administrative Einteilung (UR)

it: Administrative Einteilung (UR)


hoheitsgrenzen-ur

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

it: Regioni e città

envi

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

title_for_slug: hoheitsgrenzen-ur

fr: geocat.ch permalien

de: geocat.ch Permalink

en: geocat.ch permalink

it: geocat.ch link permanente

state: active

type: dataset

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

spatial: Canton of Uri (UR)

fr: Justizdirektion Kt. Uri

de: Justizdirektion Kt. Uri

en: Justizdirektion Kt. Uri

it: Justizdirektion 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

kanton-uri

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

value: Uri-Kt - Geocat Harvester

fr: Hoheitsgrenzen (UR)

de: Hoheitsgrenzen (UR)

en: Hoheitsgrenzen (UR)

it: Hoheitsgrenzen (UR)


nomenklatur-ur

title_for_slug: nomenklatur-ur

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

fr: Nomenklatur (UR)

de: Nomenklatur (UR)

en: Nomenklatur (UR)

it: Nomenklatur (UR)


liegenschaften-ur

title_for_slug: liegenschaften-ur

fr: terrain geodonnees-de-base

de: grundstuck geobasisdaten

en: site official-geodata

it: fondo geodati-di-base

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

fr: Liegenschaften (UR)

de: Liegenschaften (UR)

en: Liegenschaften (UR)

it: Liegenschaften (UR)


gebaudeadressen-ur

title_for_slug: gebaudeadressen-ur

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

fr: Gebäudeadressen (UR)

de: Gebäudeadressen (UR)

en: Gebäudeadressen (UR)

it: Gebäudeadressen (UR)


fixpunkte-ur

regi

fr: Régions et villes

title_for_slug: fixpunkte-ur

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

fr: Fixpunkte (UR)

de: Fixpunkte (UR)

en: Fixpunkte (UR)

it: Fixpunkte (UR)


grundbuchplan-ur

envi

fr: Environnement

title_for_slug: grundbuchplan-ur

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

de: situationsplan geobasisdaten

en: situation-plan official-geodata

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

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

fr: Grundbuchplan (UR)

de: Grundbuchplan (UR)

en: Grundbuchplan (UR)

it: Grundbuchplan (UR)


bodenbedeckung-ur

title_for_slug: bodenbedeckung-ur

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

de: bodenbedeckung geobasisdaten

en: land-cover official-geodata

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

fr: geocat.ch permalien

fr: WMS-Dienst des Kanton Uri

fr: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

fr: Bodenbedeckung (UR)

de: Bodenbedeckung (UR)

en: Bodenbedeckung (UR)

it: Bodenbedeckung (UR)


einzelobjekte-ur

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: einzelobjekte-ur

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

fr: Justizdirektion Kt. Uri

fr: Einzelobjekte (UR)

de: Einzelobjekte (UR)

en: Einzelobjekte (UR)

it: Einzelobjekte (UR)


regi

en: Regions and cities

it: Regioni e città

de: geocat.ch Permalink

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

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

fr: Grundbuchplan Darstellung schwarz-weiss (UR)


fr: Régions et villes

envi

en: Environment

it: Ambiente

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

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

de: Justizdirektion 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.

fr: Bodenbedeckung Darstellung schwarz weiss (UR)


wasser-leitungen-offentlich

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

ener

fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

envi

fr: Environnement

title_for_slug: wasser-leitungen-offentlich

en: geocat.ch permalink

it: geocat.ch link permanente

fr: In diesem Datensatz werden Leitungen für die Wasserversorgung verwaltet. Im Kanton Uri sind nicht alle Wasserversorgungen digital erfasst. Die Gemeindeverwaltungen oder Wasserversorgungen bestimmen zur Zeit die Verfügbarkeit des öffentlichen oder geschützten Zugangs.

fr: Gemeinden des Kt. Uri

de: Gemeinden des Kt. Uri

en: Gemeinden des Kt. Uri

it: Gemeinden des Kt. Uri

fr: Wasser Leitungen öffentlich

de: Wasser Leitungen öffentlich

en: Wasser Leitungen öffentlich

it: Wasser Leitungen öffentlich


soci

fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

de: basiskarte bevolkerung gebaude-und-anlagen wirtschaftliche-aktivitaten gerichte-und-verwaltung offentliche-infrastruktur

author: Kanton Luzern, Abteilung Geoinformation

fr: geocat.ch permalien

protocol: https

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

format: SERVICE

de: Digitaler Ortsplan der Gemeinden mit den wichtigsten öffentlichen Gebäuden und Institutionen und POIs auf der Grundlage eines detaillierten Katalogs

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: Digitaler Ortsplan und Points of Interest (POI)


zonenplane

regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

title_for_slug: zonenplane

de: baulinie eigentumsbeschrankungoreb grundeigentum nutzungsplanung raumplanung zonenplan

de: geocat.ch Permalink

de: Im Bau- und Zonenreglement (BZR) und Zonenplan legen die Gemeinden für alle Grundstücke die Art und Dichte der baulichen Nutzung fest. Diese Geodaten sind rechtsverbindlich.

de: Nutzungsplanung: Zonenpläne


educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

de: gebaude-und-anlagen strahlung telekommunikation ver--und-entsorgung

de: Zeigt Antennenstandorte mit Angaben zu Betreiber und Mobilfunkstandard. Angezeigt werden Basisstationen für 2G, 3G, 4G und 5G - Mobilkommunikation.

de: Antennenstandorte Mobilfunk


erdwarmenutzung-anlagen

title_for_slug: erdwarmenutzung-anlagen

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

de: Datenshop

de: Produktansicht Geodatenshop

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

de: Erdwärmenutzung: Anlagen


soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: eigentumsbeschrankungoreb gebaude-und-anlagen kulturdenkmal kulturguterschutz nutzungsplanung ortsbildschutz zonenplan

de: Im Bauinventar werden schützens- und erhaltenswerte Baudenkmäler erfasst. Besonders schutzwürdige Kulturobjekte werden ins kantonale Denkmalverzeichnis eingetragen und unter Schutz gestellt.

de: Kanton Luzern, Abteilung Geoinformation

de: Geoinformation Kanton Luzern

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.

de: Kantonales Denkmalverzeichnis und Bauinventar


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: artenschutz biodiversitat lebensraum naturschutz

de: geocat.ch Permalink

de: Landwirtschaftliche Vernetzungsprojekte zur Erhaltung und Förderung der natürlichen Artenvielfalt auf der landwirtschaftlichen Nutzfläche.

de: Ökologische Vernetzungsprojekte


kommunale-bebauungsplane

title_for_slug: kommunale-bebauungsplane

de: baulinie eigentumsbeschrankungoreb gebaude-und-anlagen nutzungsplanung raumplanung sondernutzungsplanung wirtschaftliche-aktivitaten

de: Datenshop

de: Objekte und Perimeter der kommunalen Bebauungspläne (Naturobjekte, Baulinien, Abgrenzungen, Baubereiche, Strassen, öffentlicher Raum, usw.)

spatial: Schweiz

de: Kommunale Bebauungspläne


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: landschaftsschutz naturschutz umweltschutz wald

de: Produktansicht Geodatenshop

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

de: Neophyten


de: baulinie eigentumsbeschrankungoreb nutzungsplanung wald zonenplan

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

de: Kanton Luzern, Abteilung Geoinformation

de: Geoinformation Kanton Luzern

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.

de: Statische Waldgrenzen


regi

de: Regionen und Städte

envi

de: Umwelt

de: abfall altlasten betriebe boden eigentumsbeschrankungoreb risiken umweltbeobachtung umweltschutz wirtschaftliche-aktivitaten

de: geocat.ch Permalink

de: Altlasten sind belastete Standorte, die wegen der Auswirkungen auf die Umwelt saniert werden müssen.

de: Kataster der belasteten Standorte (KbS)


educ

de: Bildung, Kultur und Sport

ener

de: Energie

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

de: Datenshop

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

de: Erdwärmenutzung


bevolkerungsbewegungen-in-winterthur

maintainer: Stadt Winterthur, Stadtentwicklung der Stadt Winterthur

title_for_slug: bevolkerungsbewegungen-in-winterthur

de: todesfaelle wegzuege zuzuege geburten wanderungsbilanz wanderungsbewegungen

de: Bevölkerungsbewegungen Winterthur nach Jahr

media_type: text/csv

format: CSV

de: Dokumentation Daten

media_type: text/plain

format: TXT

de: Bevölkerungsbewegungen in der Stadt Winterthur, pro Jahr. Die Daten zeichnen Veränderungen in der städtischen Bevölkerung nach: Zu- und Wegzüge, Umzüge, Geburten und Todesfälle. Die Daten beziehen wir von der Einwohnerkontrolle. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

geburten

display_name: geburten

todesfaelle

display_name: todesfaelle

wanderungsbewegungen

display_name: wanderungsbewegungen

wanderungsbilanz

display_name: wanderungsbilanz

wegzuege

display_name: wegzuege

zuzuege

display_name: zuzuege

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

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

political_level: commune

key: guid

key: uri

value: Stadt Winterthur - DCAT Harvester

de: Bevölkerungsbewegungen in Winterthur


stadtklimamessungen-winterthur

maintainer: Stadt Winterthur, Umwelt und Gesundheitsschutz, Fachstelle Umwelt

title_for_slug: stadtklimamessungen-winterthur

de: lufttemperaturen temperatur luft klima

author: Stadt Winterthur

fr: Klimaanpassung — Stadt Winterthur

de: Klimaanpassung — Stadt Winterthur

en: Klimaanpassung — Stadt Winterthur

it: Klimaanpassung — Stadt Winterthur

fr: Produktbeschrieb "Stadtklima", meteoblue AG

fr: Dokumentation meteoblue API

de: Dokumentation meteoblue API

en: Dokumentation meteoblue API

it: Dokumentation meteoblue API

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

fr: METEOHELIX® IoT PRO

de: METEOHELIX® IoT PRO

en: METEOHELIX® IoT PRO

it: METEOHELIX® IoT PRO

de: Standorte-Stationen

de: Mess-Standorte der Stadtklima Winterthur Messdaten. Die Merkmale "laengengrad" und "breitengrad" sind im WGS 84 Koordinatensystem angegeben. Die Merkmale 'daten_von' und 'daten_bis' wurde aus den verfügbaren Messdaten bestimmt.

mimetype: text/csv

de: Die Messwerte sind in UTC (Coordinated Universal Time). Mithilfe dem Merkmal "station_id" können die Ressourcen: "Standorte-Stationen" und "Messdaten_XXXX" kombiniert werden. Wenn im Verlauf der Zeit neue Stationen dazu kommen oder wegfallen, ist dies in der Ressource "Standorte-Stationen" an den Merkmalen "daten_von" und "daten_bis" abzulesen. Die vollständige Dokumentation der Merkmale finden Sie in der Ressource Datenbeschrieb.txt. Die Daten können Lücken enthalten.

de: Datenbeschrieb

de: Informationen zu den Messgrössen. Wie wurde gemessen, was ist die Messunsicherheit etc.

mimetype: text/plain

de: Informationen zu den Merkmalen findet man in der Ressource Datenbeschrieb.txt unter dem Datensatz. Die Daten können Lücken enthalten.

de:
Temperatur und Luftfeuchtigkeit sowie die Strahlung als Hilfswerte gemessen durch Sensoren von rund 25 Meteohelix-Messstationen im Stadtgebiet von Winterthur. Dieses Messnetz wurde im Sommer 2022 durch die Fachstelle Umwelt der Stadt Winterthur aufgebaut und seither betrieben.
Der Datensatz wird täglich aktualisiert und umfasst alle für die Standorte gültigen Messwerte im 10-Minuten-Mittel; die Standortinformationen sind in der Ressource "Standorte-Stationen" abrufbar. Es handelt sich um Rohdaten, welche direkt von der meteoblue API (Produktbeschrieb unter "Zusätzliche Informationen" verlinkt) bezogen wurden, und nicht plausibilisiert oder korrigiert sind. In der Ressource "Datenbeschrieb" finden Sie die vollständige Beschreibung der Merkmale. Direkter Zugriff auf die meteoblue API ist möglich und kann direkt bei meteoblue angefragt werden.

klima

display_name: klima

luft

display_name: luft

lufttemperaturen

display_name: lufttemperaturen

temperatur

display_name: temperatur

de: Stadtklimamessungen Winterthur


de: langsamverkehr verkehr velo strassenverkehr privatverkehr verkehrsinfrastruktur

de: Dokumentation Daten

de: Verkehrszähldaten Veloverkehr in Winterthur, pro Stunde

de: Der Datensatz beinhaltet die Messergebnisse der Zählstellen für Velos im Stadtgebiet von Winterthur auf Stundenbasis. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

langsamverkehr

display_name: langsamverkehr

privatverkehr

display_name: privatverkehr

strassenverkehr

display_name: strassenverkehr

velo

display_name: velo

verkehr

display_name: verkehr

verkehrsinfrastruktur

display_name: verkehrsinfrastruktur


name: Stadt Winterthur, Stadtentwicklung der Stadt Winterthur

de: bevoelkerung bevoelkerungswachstum gemeinden nationalitaet

de: Bevölkerung, nach Staatenkleingruppe

de: Bestand der wirtschaftlichen Wohnbevölkerung nach Staatenkleingruppe per Ende Jahr. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

bevoelkerungswachstum

display_name: bevoelkerungswachstum

gemeinden

display_name: gemeinden

nationalitaet

display_name: nationalitaet

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

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

de: Bevölkerung der Stadt Winterthur, nach Staatenkleingruppe


maintainer: Stadt Winterthur, Stadtgrün Winterthur

de: wald landschaft quartieranalyse

de: Städtische Bäume von Winterthur nach Quartieren und Stadtkreisen

de: Die Datenreihe der Quartierspiegel gibt einen Überblick über wichtige Indikatoren zu Winterthur auf Stufe Quartier, Stadtkreis und der ganzen Gemeinde. In diesem Datensatz sind Indikatoren zum Thema der städtischen Bäume enthalten. Städtische Bäume sind Bäume, die von der Stadtgärtnerei gepflegt und unterhalten werden. Dieser Datensatz wird kontinuierlich weiterentwickelt, indem zusätzliche Spalten integriert werden. Die Indikatoren sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

landschaft

display_name: landschaft

quartieranalyse

display_name: quartieranalyse

wald

display_name: wald


de: altersklassen bevoelkerung altersgruppen gemeinden alter nationalitaet bevoelkerungswachstum altersstruktur

fr: Bevölkerung

de: Bevölkerung

en: Bevölkerung

it: Bevölkerung

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

de: Alter, Geschlecht, Herkunft der Einwohner:innen der Stadt Winterthur nach Jahr

de: Die Daten sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

de: Dieser Datensatz wird nicht mehr weitergeführt (discontinued). Als Alternative wird der Datensatz "Bevölkerung der Stadt Winterthur, nach Heimat, Geschlecht und Altersklasse" angeboten (siehe verwandte Datensätze). Bestand der wirtschaftlichen Wohnbevölkerung nach Alter (5-Jahres-Altersgruppen), Geschlecht und Herkunft (Schweiz / Ausland) per Ende Jahr.

alter

display_name: alter

altersgruppen

display_name: altersgruppen

altersklassen

display_name: altersklassen

altersstruktur

display_name: altersstruktur

de: Bevölkerung der Stadt Winterthur nach Alter, Geschlecht und Herkunft


de: verkehr strassenverkehr privatverkehr motorfahrzeuge strassenverkehrszaehlung miv

de: Dokumentation Daten

de: Verkehrszähldaten motorisierter Individualverkehr in Winterthur, pro Stunde und nach Fahrzeugklassen

de: Der Datensatz beinhaltet die Messergebnisse der Zählstellen für den motorisierten Individualverkehr im Stadtgebiet von Winterthur auf Stundenbasis, aufgeschlüsselt nach verschiedenen Fahrzeugklassen. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

miv

display_name: miv

motorfahrzeuge

display_name: motorfahrzeuge

strassenverkehrszaehlung

display_name: strassenverkehrszaehlung


de: gemeinden arbeitskraefte bevoelkerung beschaeftigte

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

de: Beschäftigtendichte Stadt Winterthur ab 1995

de: Anzahl und Anteil Beschäftigte pro Einwohner:innen. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

arbeitskraefte

display_name: arbeitskraefte

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

de: Beschäftigtendichte in der Stadt Winterthur ab 1995


de: bautaetigkeit wohnungsbestand wohnbautaetigkeit wohnungen wohnungsbau gemeinden

fr: Bauen und Wohnen

de: Bauen und Wohnen

en: Bauen und Wohnen

it: Bauen und Wohnen

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

de: Anzahl Wohnungen im Bestand, Neubau und Abbruch, nach Jahr

de: Variablen: 'jahr' = Stand per Ende Jahr; 'bestand' = Gesamtanzahl Wohnungen; 'neubau' = Neu gebaute Wohnungen im entsprechenden Jahr; 'abbruch' = Abgebrochene Wohnungen im entsprechenden Jahr.

de: Zeitreihe des Wohnungsbestandes und der Anzahl Neubauwohnungen in der Stadt Winterthur ab 1981.

bautaetigkeit

display_name: bautaetigkeit

wohnbautaetigkeit

display_name: wohnbautaetigkeit

wohnungen

display_name: wohnungen

wohnungsbau

display_name: wohnungsbau

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand

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

de: Wohnungsbestand und Anzahl Neubauwohnungen in der Stadt Winterthur ab 1981


maintainer: Stadt Winterthur, Stadtwerk Winterthur

de: gemeinden stromverbrauch strom

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

fr: Kantonaler Stromverbrauch Basel-Stadt

de: Kantonaler Stromverbrauch Basel-Stadt

en: Kantonaler Stromverbrauch Basel-Stadt

it: Kantonaler Stromverbrauch Basel-Stadt

fr: Bruttolastgang Stadt Zürich

de: Bruttolastgang Stadt Zürich

en: Bruttolastgang Stadt Zürich

it: Bruttolastgang Stadt Zürich

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang 2016-2018

de: Der Bruttolastgang wird pro Viertelstunde in Kilowattstunden zusammengefasst.

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang 2019-2021

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang ab 2022

de: Energieverbrauch als Bruttolastgang 2013-2015

de:
Der Bruttolastgang entspricht der im Netzgebiet von Stadtwerk Winterthur an Endverbraucher abgegebenen elektrischen Energie in einer Auflösung von 15 Minuten. Die Berechnung erfolgt täglich gemäss dem Metering Code Schweiz mit den verfügbaren Daten und wird zwischen dem 5. und 10. Arbeitstag für den Vormonat plausibilisiert. Aufgrund der grossen Anzahl an Datensätzen, die der Berechnung der Bruttolastgangsumme zugrunde liegen, können die Werte im Verlauf der Zeit, bis max. 6 Monate zurück, noch nachträglich angepasst werden. Dargestellt sind die Stromverbrauchsdaten seit 2013.
Die Daten werden über das ganze Jahr der Winterzeit in der Zeitzone (CET) als Datum und Uhrzeit ausgewiesen. Daher ist "T+01:00" am Ende der Datum- und Uhrzeit Angabe während dem ganzen Jahr konstant und zeigt die Zeitverschiebung zu UTC in der Winterzeit an. Für die Daten in der Sommerzeit muss man berücksichtigen, dass man der Zeit noch 1 Stunde dazu addieren muss. Damit entstehen bei der Zeitumstellung keine doppelten oder fehlenden Einträge.

gemeinden

display_name: gemeinden

strom

display_name: strom

stromverbrauch

display_name: stromverbrauch

de: Bruttolastgang elektrische Energie der Stadt Winterthur


de: wohnungen wohnungsbestand gemeinden zimmerzahl

de: Bauen und Wohnen

de: Anzahl Wohnungen nach Zimmerzahl, Quartier und Jahr

de: Variablen: 'jahr' = Endjahresbestand des Jahres; 'quartier_bfs_id' = Quartiernummer gem. BFS; 'quartier' = Name des Quartiers; 'stadtkreis_bfs_id' = Stadtkreisnummer gem. BFS; 'stadtkreis' = Name des Stadtkreises; 'whg_zim_group' = Gruppe gemäss Anzahl Zimmer (1.5-Zimmer-Wohnung zählt als 1); 'anzahl_wohnungen' = Gesamtzahl der Wohnungen.

de: Zeitreihe des Wohnungsbestandes in der Stadt Winterthur nach Wohnungsgrösse (Zimmerzahl) und Quartier.

zimmerzahl

display_name: zimmerzahl

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

de: Wohnungsbestand nach Zimmerzahl und Quartier in der Stadt Winterthur ab 2015


de: alter gemeinden bevoelkerung altersgruppen altersklassen

de: Bevölkerung

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

de: Altersstruktur Stadt Winterthur

de: Altersstruktur der Stadt Winterthur ab 2009. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

de: Dokumentation Daten

de: Altersstruktur der Bevölkerung der Stadt Winterthur ab 2009, Endjahresstand 31. Dezember des Jahres. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

alter

display_name: alter

altersgruppen

display_name: altersgruppen

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

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

de: Altersstruktur der Stadt Winterthur


maintainer: Stadt Winterthur, Amt für Kultur

de: theater bibliotheken museen

de: Besuche kultureller Einrichtungen in Winterthur

de: Die Indikatoren sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

de: Anzahl der Besuche pro Bibliothek, Museum und Theater in Winterthur. Winterthur bietet eine Vielzahl an kulturellen Einrichtungen und Veranstaltungen. Die hier aufgeführten Besuche sind eine enge Auswahl und sollen in Zukunft um weitere Einrichtungen und Veranstaltungen ergänzt werden.

bibliotheken

display_name: bibliotheken

museen

display_name: museen

theater

display_name: theater


de: bevoelkerung altersgruppen gemeinden amtlichesgeschlecht nationalitaet

de: Bevölkerung, nach Heimat, Geschlecht und Alter

de: Bestand der wirtschaftlichen Wohnbevölkerung nach Heimat (Schweiz/Ausland), Geschlecht und Altersklasse (5 Jahre) per Ende Jahr. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

amtlichesgeschlecht

display_name: amtlichesgeschlecht

nationalitaet

display_name: nationalitaet

de: Bevölkerung der Stadt Winterthur, nach Heimat, Geschlecht und Altersklasse


leerwohnungen-der-stadt-winterthur

title_for_slug: leerwohnungen-der-stadt-winterthur

de: wohnungen leerwohnungen wohnung mietwohnungen leerwohnungsziffer

de: Leerwohnungen und Leerwohnungsquote der Stadt Winterthur nach Jahr

de: Leerwohnungen der Stadt Winterthur ab 1984. Die Leerwohnungszählung erhebt die Anzahl leerstehenden Wohnungen per  1. Juni des Jahres. Die Leerwohnungszählung wird nach Vorgaben des Bundes durchgeführt. Nicht erfasst werden Wohnungen, die zwar unbewohnt, jedoch schon vermietet oder verkauft sind. Ebenfalls nicht erfasst werden Wohnungen, die zwar ausgeschrieben sind, aber am 1. Juni nicht bezugsbereit sind. Die von der Leerwohnungszählung ausgewiesenen Resultate beziehen sich deshalb auf denjenigen Teil des Wohnungsangebots, der nicht sofort von der Nachfrage absorbiert wird. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

leerwohnungen

display_name: leerwohnungen

leerwohnungsziffer

display_name: leerwohnungsziffer

mietwohnungen

display_name: mietwohnungen

wohnung

display_name: wohnung

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

de: Leerwohnungen der Stadt Winterthur


de: bevoelkerung nationalitaet gemeinden bevoelkerungswachstum

de: Bevölkerung, nach Staatenkleingruppe und Quartier

de: Dokumentation Daten

de: Bestand der wirtschaftlichen Wohnbevölkerung nach Staatenkleingruppe und Quartier per Ende Jahr. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

bevoelkerungswachstum

display_name: bevoelkerungswachstum

de: Bevölkerung der Stadt Winterthur, nach Staatenkleingruppe und Quartier


de: wohnung wohnungsbestand haushaltsgroesse wohnflaeche wohnungen

de: Wohnen in Winterthur nach Quartieren und Stadtkreisen

de: Die Datenreihe der Quartierspiegel gibt einen Überblick über wichtige Indikatoren zu Winterthur auf Stufe Quartier, Stadtkreis und der ganzen Gemeinde. In diesem Datensatz sind Indikatoren zum Thema Wohnen enthalten. Weitere Indikatoren werden später als weitere Spalten hinzugefügt. Die Indikatoren sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

haushaltsgroesse

display_name: haushaltsgroesse

wohnflaeche

display_name: wohnflaeche

wohnungen

display_name: wohnungen

wohnungsbestand

display_name: wohnungsbestand

stadt-winterthur

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


de: Lastgang Netzeinspeisung ab 2023

de: Der Lastgang wird pro Viertelstunde in Kilowattstunden zusammengefasst.

de: Der Lastgang entspricht der elektrischen Energie die von Energieerzeugungsanlagen im Netzgebiet von Stadtwerk Winterthur in das Verteilnetz eingespiesen werden. Die Daten sind aufgeteilt nach Netzeinspeisung je Energieträger aus den Quellen Photovoltaik, Windkraft, Wasserkraft und Kehrichtverwertung. Energiemengen die Lokal als Eigenverbrauch verbraucht und nicht ins Netz eingespiesen werden, sind in den Daten nicht ersichtlich. Die Berechnung der Daten erfolgt täglich gemäss dem Metering Code Schweiz mit den verfügbaren Daten und wird zwischen dem 5. und 10. Arbeitstag für den Vormonat plausibilisiert. Aufgrund der grossen Anzahl an Datensätzen, die der Berechnung zugrunde liegen, können die Werte im Verlauf der Zeit, bis max. 6 Monate zurück, noch nachträglich angepasst werden. Die Daten werden über das ganze Jahr der Winterzeit in der Zeitzone (CET) als Datum und Uhrzeit ausgewiesen. Daher ist "T+01:00" am Ende der Datum- und Uhrzeit Angabe während dem ganzen Jahr konstant und zeigt die Zeitverschiebung zu UTC in der Winterzeit an. Für die Daten in der Sommerzeit muss man berücksichtigen, dass man der Zeit noch 1 Stunde dazu addieren muss. Damit entstehen bei der Zeitumstellung keine doppelten oder fehlenden Einträge.

elektrizitaet

display_name: elektrizitaet

elektrizitaetsproduktion

display_name: elektrizitaetsproduktion

messung

display_name: messung

de: Lastgang Netzeinspeisung elektrischer Energie in der Stadt Winterthur


de: vollzeitaequivalente betriebe beschaeftigte branchen

fr: NOGA im Nationalen Datenkatalog I14Y

de: NOGA im Nationalen Datenkatalog I14Y

en: NOGA im Nationalen Datenkatalog I14Y

it: NOGA im Nationalen Datenkatalog I14Y

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

fr: Wirtschaft

de: Wirtschaft

en: Wirtschaft

it: Wirtschaft

de: Betriebe, Beschäftigte, Vollzeitäquivalente nach Branchen in der Stadt Winterthur nach Jahr

de: Betriebe, Beschäftigte und Vollzeitäquivalente nach Branchen in der Stadt Winterthur. Die Branchen sind mit NOGA08 (Stufe 2) codiert (Allgemeine Systematik der Wirtschaftszweige, Nomenclature Générale des Activités économiques). Datenquelle: Bundesamt für Statistik, Statistik der Unternehmensstruktur (STATENT). Die Daten sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

beschaeftigte

display_name: beschaeftigte

betriebe

display_name: betriebe

branchen

display_name: branchen

vollzeitaequivalente

display_name: vollzeitaequivalente

de: Betriebe, Beschäftigte, Vollzeitäquivalente in der Stadt Winterthur ab 2011


de: betriebe unternehmen beschaeftigte

de: Wirtschaft in Winterthur nach Quartieren und Stadtkreisen

de: Dokumentation Daten

de: Die Datenreihe der Quartierspiegel gibt einen Überblick über wichtige Indikatoren zu Winterthur auf Stufe Quartier, Stadtkreis und der ganzen Gemeinde. In diesem Datensatz sind Indikatoren zum Thema Wirtschaft enthalten. Weitere Indikatoren werden später als weitere Spalten hinzugefügt. Die Indikatoren sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

unternehmen

display_name: unternehmen

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur


de: nationalitaet bevoelkerungswachstum herkunft gemeinden bevoelkerung

de: Bevölkerung, nach Heimat und Herkunft

de: Bestand der wirtschaftlichen Wohnbevölkerung nach Heimat (Schweiz/Ausland) und Herkunft (Schweiz/Ausland) per Ende Jahr. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

bevoelkerung

display_name: bevoelkerung

gemeinden

display_name: gemeinden

herkunft

display_name: herkunft

nationalitaet

display_name: nationalitaet

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

de: Bevölkerung der Stadt Winterthur, nach Heimat und Herkunft


feuerwehr-einsatze-in-winterthur

title_for_slug: feuerwehr-einsatze-in-winterthur

de: sicherheit feuerwehr rettung

fr: API-Dokumentation Feuerwehr-Einsätze

de: API-Dokumentation Feuerwehr-Einsätze

en: API-Dokumentation Feuerwehr-Einsätze

it: API-Dokumentation Feuerwehr-Einsätze

de: Feuerwehr-Einsätze Winterthur (API CSV)

de: Dieser Endpoint liefert die Einsätze der Feuerwehr Winterthur im CSV-Format. Die Dokumentation zum API ist im Datensatz verlinkt unter "API-Dokumentation Feuerwehr-Einsätze".

de: Feuerwehr-Einsätze Winterthur (API JSON)

media_type: application/json

de: Dieser Endpoint liefert die Einsätze der Feuerwehr Winterthur im JSON-Format. Die Dokumentation zum API ist im Datensatz verlinkt unter "API-Dokumentation Feuerwehr-Einsätze".

format: JSON

de: Schutz & Intervention Winterthur veröffentlicht seit 2019 sämtliche Feuerwehr-Einsätze auf der städtischen Website. Die Mehrheit der Einsätze finden auf städtischem Gebiet statt. Wird die Feuerwehr von Schutz & Intervention Winterthur zur Unterstützung in umliegende Gemeinden gerufen, sind diese Einsätze ebenfalls im API erfasst. Die Rohdaten sind als API verfügbar und können sowohl als JSON als auch als CSV bezogen werden. In den Rohdaten enthalten sind Angaben wie das Einsatzdatum, der Zeitpunkt des Alarms, die Dauer des Einsatzes, ein Titel, die verwendeten Fahrzeuge sowie die Anzahl der involvierten Personen der Feuerwehr und des Zivilschutzes. Die Einsätze werden regelmässig (meist täglich) nachgeführt.

feuerwehr

display_name: feuerwehr

rettung

display_name: rettung

sicherheit

display_name: sicherheit

de: Feuerwehr-Einsätze in Winterthur


beschaftigte-der-stadt-winterthur

title_for_slug: beschaftigte-der-stadt-winterthur

de: gemeinden beschaeftigte bevoelkerung arbeitskraefte

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

de: Beschäftigte im Quartal nach Sektor und Geschlecht in Total und Vollzeitäquivalente ab 2018

de:
Die Daten beinhalten aggregierte Beschäftigtenzahlen in der Stadt Winterthur. Sie sind nach Sektor und Geschlecht aufgeschlüsselt. Neben den Totalen werden auch die Vollzeitäquivalente ("VZAE") abgebildet. Die hier ausgewiesenen Daten zu den Beschäftigten basieren auf der Beschäftigungsstatistik (BESTA) des Bundesamt für Statistik BFS.
Die Daten sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

de: Beschäftigte der Stadt Winterthur ab 2018, Stand Ende Quartal des Jahres. Quelle: Beschäftigungsstatistik (BESTA), BFS. Die Daten sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

arbeitskraefte

display_name: arbeitskraefte

de: Beschäftigte der Stadt Winterthur


de: bevoelkerung bevoelkerungswachstum gemeinden nationalitaet

de: Dokumentation Daten

de: Bevölkerungsbestand und -wachstum total und Schweizer:innen und Ausländer:innen nach Jahr

de: Variablen: 'yyyy' = Jahr; 'gesamt' = Gesamtzahl der Einwohner:innen; 'wachstum' = Bevölkerungswachstum zum Vorjahr absolut; 'schweiz' = Anzahl Schweizer:innen; 'ausland' = Anzahl Ausländer:innen. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

de: Zeitreihe des Bevölkerungsbestands und -wachstums (total sowie Schweizer:innen und Ausländer:innen) in der Stadt Winterthur ab 1985. Eine vollständige Dokumentation ist in der Ressource "Dokumentation Daten" zu finden.

bevoelkerungswachstum

display_name: bevoelkerungswachstum

stadt-winterthur

de: Stadt Winterthur

de: Bevölkerungswachstum der Stadt Winterthur ab 1985


de: Lastgang Energieaustausch ab 2025

de: Der Lastgang wird pro Viertelstunde in Kilowattstunden zusammengefasst.

de: In einer lokalen Elektrizitätsgemeinschaft (LEG) können sich Verbrauchende, Stromproduzierende und Speicherbetreibende zusammenschliessen und sich über das bestehende Verteilnetz gegenseitig mit Strom versorgen. Der Lastgang entspricht der elektrischen Energie die von Energieerzeugungsanlagen im Netzgebiet von Stadtwerk Winterthur direkt an Teilnehmer in lokalen Elektrizitätsgemeinschaften (LEG) geliefert wird. Die Berechnung der Daten erfolgt täglich gemäss dem Metering Code Schweiz mit den verfügbaren Daten und wird zwischen dem 5. und 10. Arbeitstag für den Vormonat plausibilisiert. Aufgrund der grossen Anzahl an Datensätzen, die der Berechnung zugrunde liegen, können die Werte im Verlauf der Zeit, bis max. 6 Monate zurück, noch nachträglich angepasst werden. Die Daten werden über das ganze Jahr der Winterzeit in der Zeitzone (CET) als Datum und Uhrzeit ausgewiesen. Daher ist "T+01:00" am Ende der Datum- und Uhrzeit Angabe während dem ganzen Jahr konstant und zeigt die Zeitverschiebung zu UTC in der Winterzeit an. Für die Daten in der Sommerzeit muss man berücksichtigen, dass man der Zeit noch 1 Stunde dazu addieren muss. Damit entstehen bei der Zeitumstellung keine doppelten oder fehlenden Einträge. Der Energieaustausch innerhalb von LEG’s startet voraussichtlich ab anfangs Januar 2026.

elektrizitaet

display_name: elektrizitaet

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

de: Lastgang des Energieaustauschs der lokalen Elektrizitätsgemeinschaften der Stadt Winterthur


de: nationalitaet bevoelkerung quartieranalyse gemeinden alter

de: Bevölkerung von Winterthur nach Quartieren und Stadtkreisen

de: Die Datenreihe der Quartierspiegel gibt einen Überblick über wichtige Indikatoren zu Winterthur auf Stufe Quartier, Stadtkreis und der ganzen Gemeinde. In diesem Datensatz sind Indikatoren zum Thema Bevölkerung enthalten. Weitere Indikatoren werden später als weitere Spalten hinzugefügt. Die Indikatoren sind mit Quelle und Definition in der Ressource «Dokumentation Daten» vollständig beschrieben.

alter

display_name: alter

quartieranalyse

display_name: quartieranalyse


data-analysis-toolkits

maintainer: EnviDat Support

title_for_slug: data-analysis-toolkits

en: statistics data-analysis bayesian-inference error-propagation hypothesis-testing uncertainty

en: Toolkit 11: serial correlation

media_type: application/pdf

en: Tools for detecting and correcting for serial correlation in analyses of time series

format: PDF

mimetype: application/pdf

en: toolkit 6: averaging in nonlinear functions

en: The average of a nonlinear function will not equal the function evaluated at its average inputs (the mean of the function will differ from from the function of the mean). This toolkit shows how to estimate that averaging bias.

en: Toolkit 4: confidence intervals

en: Toolkit 7: hypothesis testing, significance, and power

en: An overview of basic concepts -- and common pitfalls -- in statistical hypothesis testing, statistical significance, and power analysis

en: Toolkit 8: Hodges-Lehmann estimators

en: A quick introduction to Hodges-Lehmann estimators (nonparametric measures of effect size)

en: Toolkit 12: weighted averages and their uncertainties

en: There are two different ways to calculate the uncertainty of a weighted average. Software packages often don't tell you which one they are reporting, and the resulting errors can be huge.

en: Toolkit 1: graphically displaying data distributions

en: Toolkit 9: Experimentwise error rates and statistical fishing expeditions

en: Statistical fishing expeditions, and how to avoid being misled by them

en: Toolkit 5: uncertainty analysis and error propagation

en: Gaussian error propagation, monte carlo methods, and first-order, second-moment error propagation

en: Toolkit 10: linear regression

en: An overview of the math, logic, and pitfalls of ordinary least-squares linear regression

en: Toolkit 3: tools for transforming data

en: The ladder of powers and a few other cool transformations

en: Toolkit 2: quantifying data distributions using descriptive statistics

en:
These are condensed notes covering selected key points in data analysis and statistics. They were developed by James Kirchner for the course "Analysis of Environmental Data" at Berkeley in the 1990's and 2000's. They are not intended to be comprehensive, and thus are not a substitute for a good textbook or a good education!

License: These notes are released by James Kirchner under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license.

bayesian-inference

display_name: bayesian-inference

data-analysis

display_name: data-analysis

error-propagation

display_name: error-propagation

hypothesis-testing

display_name: hypothesis-testing

statistics

display_name: statistics

uncertainty

display_name: uncertainty

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

value: Envidat Harvester

en: Data analysis toolkits


maintainer: Felix Gugerli

en: monitoring conservation-genetics genetic-structure genetic-diversity melanargia-galathea

en:
Individual genotypes assessed at six nuclear microsatellite loci (two alleles per locus) for individuals of the butterfly Melanargia galathea (Marbled white) that were collected throughout Switzerland, along the regular grid of the Biodiversity Monitoring (BDM) of Switzerland. For each individual, the sampling site (number) and the genotype are given. Note that due to privacy restrictions, the original geographic coordinates remain disclosed. For original coordinates, data holders should be contacted (Swiss Federal Office for the Environment; Biodiversity Monitoring Switzerland).
The data refer to the following publication: Terzer et al., Distinct spatial patterns of genetic structure and diversity in the butterfly Marbled White (Melanargia galathea) inhabiting fragmented grasslands. Conservation Genetics, https://doi.org/0.1007/s10592-023-01593-4.

conservation-genetics

display_name: conservation-genetics

genetic-diversity

display_name: genetic-diversity

genetic-structure

display_name: genetic-structure

melanargia-galathea

display_name: melanargia-galathea

monitoring

display_name: monitoring

en: Nuclear microsatellite genotypes of the butterfly Melanargia galathea


maintainer: Michael Lehning

en: Coordinates of Grid Points

en: Data Source

en: Hourly Gridded Wind Power Time Series

en: Description

en: Full Data Description

en:
This dataset consist of simulated hourly power production from an Enercon E82 Turbine at 100 m hub-height. It describes the hourly power output a 1MW turbine would produce in each 0.01° grid cell for the years 2016 and 2017.

100 m wind speed data was taken from the COSMO-1 model (Consortium for Small-scale Modeling 2017), which has a 0.01° horizontal resolution. The domain covered is the whole of Switzerland, with the exclusion of lakes. As such, the number of 0.01◦ pixels within Switzerland amounts to 48657.
Conversion to power output was done based on the power curve of the Enercon E82 Turbine. As power output is lower at altitude due to lower air density, we corrected for this effect as described in (Kruyt et al. 2017).

Please cite the following paper in connection with the dataset:

Paper Citation:
 > _Bert Kruyt, Jérôme Dujardin, and Michael Lehning: Improvement of wind power assessment in complex terrain: The case of COSMO-1 in the Swiss Alps, Front. Energy Res., [doi:10.3389/fenrg.2018.00102] (https://doi.org/10.3389/fenrg.2018.00102)_

mountain-wind-potential

display_name: mountain-wind-potential

topography

display_name: topography

wind-energy

display_name: wind-energy

en: Dataset on Cosmo-1 based Energy Potential in Swiss Alps


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

en: Site photo

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

en: Dataset V1

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

format: GDB

en: Documentation

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

mimetype: application/msword

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

afforestation

display_name: afforestation

long-term-experiment

display_name: long-term-experiment

mountain-forest

display_name: mountain-forest

stillberg

display_name: stillberg

treeline

display_name: treeline

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


en: raclets anemometer wind-speed wind-direction wind wind-velocity

en: Sonic wind component v

en:
The data contains values for v direction of the wind in a sampling frequency of 20 Hz.
Erroneour spikes were filterd in two steps.

1. Define moving window uₓ = u(i-3:i+3)
2. If u(i)-mean(uₓ) > 2*std(uₓ):u(i) = NaN

Frozen detectors resulted in continuous zero values (not filtered).
The wind speed and direction were calculated as follows:

wind speed = sqrt(u² + v²)
wind direction = 180° + (180° / PI)* arctan2 (-u, -v)

en: Sonic wind component w

en:
The data contains values for w direction of the wind in a sampling frequency of 20 Hz.
Erroneour spikes were filterd in two steps.

1. Define moving window uₓ = u(i-3:i+3)
2. If u(i)-mean(uₓ) > 2*std(uₓ):u(i) = NaN

Frozen detectors resulted in continuous zero values (not filtered).
The wind speed and direction were calculated as follows:

wind speed = sqrt(u² + v²)
wind direction = 180° + (180° / PI)* arctan2 (-u, -v)

en: Sonic temperature

en: The data set contains values of temperature (°C) measured with the anemometer at a sampling frequency of 20 Hz.

en: Sonic time

en: The data set contains the time in YYYY-mm-dd HH:MM:SS.sss for the anemometer data. The time is given in UTC+1.

en: Sonic wind component u

en:
The data contains values for u direction of the wind in a sampling frequency of 20 Hz.
Erroneour spikes were filterd in two steps.

1. Define moving window uₓ = u(i-3:i+3)
2. If u(i)-mean(uₓ) > 2*std(uₓ):u(i) = NaN

Frozen detectors resulted in continuous zero values (not filtered).
The wind speed and direction were calculated as follows:

wind speed = sqrt(u² + v²)
wind direction = 180° + (180° / PI)* arctan2 (-u, -v)

en: A Young 81000 sonic anemomenter was deployed at Gotschnagrat (LON: 46.859 LAT: 9.849) to record three components of the wind velocity (u, v, w in [m s‾ ¹]) and air temperature (Ts in [°C]). The anemomenter was mounted in direction North at a height of 1.5 m above snow surface at the beginning. The time within each data set is given in UTC+1. Instrument specifications can be found [here](http://www.youngusa.com/Manuals/81000-90(I).pdf) .

anemometer

display_name: anemometer

raclets

display_name: raclets

wind

display_name: wind

wind-direction

display_name: wind-direction

wind-speed

display_name: wind-speed

wind-velocity

display_name: wind-velocity

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: Snow Drift Station - 3D Ultrasonic


causal-effect-of-mfoz

title_for_slug: causal-effect-of-mfoz

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

en: Data and Stata code for repeating the results

media_type: application/zip

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

format: ZIP

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

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

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

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

built-up-land-change

display_name: built-up-land-change

causality

display_name: causality

fujian-province

display_name: fujian-province

propensity-score-matching

display_name: propensity-score-matching

selection-bias

display_name: selection-bias

the-major-function-oriented-zone

display_name: the-major-function-oriented-zone

en: Causal effect of MFOZ


en: stream-water catchment-data groundwater oxygen-isotopes catchment solutes hydrogen-isotopes erlenbach precipitation

en: This dataset includes mean concentrations of solutes (Calcium, Iron, Magnesium, Sodium, Potassium, Silicon, Nitrate, Sulfate, and Chloride) and stable isotope values (hydrogen and oxygen) in water molecules. These were measured in precipitation, groundwater, soil water, and surface water samples collected from the Erlenbach catchment and its close vicinity in Switzerland during Spring and Fall 2021. Detailed information is available in the accompanying documentation (documentation_for_the_hydrochemical_data_collected_during_spring_and_fall_2021_in_the_erlenbach_catchment.pdf).

en: This document provides a detailed description of the hydrochemical dataset, including, among other things, an overview of the dataset content, an explanation of the column headers, a description of the locations where samples were collected, and an explanation of the abbreviations used in the dataset.

en: The dataset contains hydrochemical data collected from spring to fall 2021 in the Erlenbach catchment, Switzerland. This hydrochemical data includes solute concentrations and stable isotopes of oxygen and hydrogen in water molecules, measured in streamwater, soil water, groundwater, and rainfall samples. Samples were collected during seven rainfall events with higher temporal resolution (hourly) as well as at lower resolution between events. A detailed description of the dataset is provided in the documentation.

catchment

display_name: catchment

catchment-data

display_name: catchment-data

erlenbach

display_name: erlenbach

groundwater

display_name: groundwater

hydrogen-isotopes

display_name: hydrogen-isotopes

oxygen-isotopes

display_name: oxygen-isotopes

precipitation

display_name: precipitation

solutes

display_name: solutes

stream-water

display_name: stream-water

en: Hydrochemical Data Collected during Spring-Fall 2021 in the Erlenbach Catchment


maintainer: Yael Frischholz

en: snow-transport preferential-deposition alpine photovoltaic renewable-energy

en: Browse simulation files

en:
This file contains the snowBedFoam simulations carried out to produce the results presented in: _article not published yet_.
 Content
 1. /simulations
Groups all simulations folders organised by parameter (azimuth, groupsize, height, interspace) and by type of experiment (single_ref, group_ref).
 2. /simulations/[parameter]/
For each parameter multiple simulations were carried out. Each simulation folder follows the same naming systematic:
`helioplant_n#_h#_ARL#_BL#_az#_windDir#`
- n: number of Helioplant units
- h: height-above-surface
- sp: regular distance between the units
- ARL: additional refinement level
- BL: boundary layer first cell height
- windDir: wind direction
- stag: staggered arangement (suffix)
Here is an example of a folder content for a specific parameter
(simulations/azimuth/):
- `helioplant_n9_h07_sp10_ARL45_BL0015_az30_windDir5`: following the naming systematic this folder corresponds to a simulation with 9 aligned Helioplant units with 0.7m of height-above-surface, an inter-unit distance of 10m an azimuth of 30° and a wind direction of 5°.
 3. /simulations/[parameter]/[helioplant_n#_h#_ARL#_BL#_az#_windDir#]
Each simulation folder contains multiple sub-folders (0/, 100/, 300/, constant/ etc.) and files that define the experiment. For each simulation, the files used in the processing [scripts] are the following:
- 0/Cx: contains the x coordinates of sampling grid cells and of the Helioplants structures.
- 0/Cy: contains the y coordinates of sampling grid cells and of the Helioplants structures.
- 300/kinematicCloud-massCheckPatterns: contains the snow mass distribution values [kg/m2] for each grid cell.

[scripts]: https://github.com/frischwood/snowbed-helio.git

en:
This dataset groups numerical simulation outputs and validation measurement data produced in the context of the following [publication]: _not published yet_
The snow transport model [snowBedFoam] was used to analyse snow deposition around a specific type of Alpine PV structures named HELIOPLANT®.
The results of a sensitivity analysis of multiple key parameters that govern the spatial organisation of these structures are provided here. Measurements of snow distribution taken from the test-site of the [Gondosolar] project, are provided too.

To reproduce the results of the aforementioned publication, follow the instructions on this [repository].
[publication]: https://
[snowBedFoam]: https://www.doi.org/10.16904/envidat.223
[Gondosolar]: https://www.gondosolar.ch
[repository]: https://github.com/frischwood/snowbed-helio.git

alpine

display_name: alpine

photovoltaic

display_name: photovoltaic

preferential-deposition

display_name: preferential-deposition

renewable-energy

display_name: renewable-energy

snow-transport

display_name: snow-transport

en: Drifting and blowing snow distribution around structures for Alpine PV applications


climarctic-seasons

maintainer: Aline Frossard

title_for_slug: climarctic-seasons

en: arctic microbial-biodiversity soil greenhouse-gases microbial-functions

en: Climarctic seasons dataset Envidat.xlsx

en:
Samples description
•	sample number: sample list number (S1 to S126)
•	season: season during which the samples were collected
•	location: one of the two location where the samples were collected in the vicinity of Ny Alesund on Svalbard
•	slope site: sites where the samples were collected along the toposequence (upslope = top of the slope, midslope = middle of the slope, downslope = bottom of the slope)
•	soil layer: depth layer where the sample were collected (biocrust = 0-2 cm and mineral soil = 5-10 cm)
•	replicate: replicated sampled (3 replicates per site)
Environmental variables
•	pH = pH value of the soil
•	sand = proportion of sand of the soil [%]
•	silt = proportion of silt of the soil [%]
•	clay = proportion of clay of the soil [%]
•	GWC = Gravimetric Water content in the soil [%]
•	OM = Organic Matter content in the soil [g]
•	N = Total Nitrogen content in soil [mg/g]
•	C = Total Carbon content in soil [mg/g]
•	C/N = ration of C content over N content [ratio]
•	NO3 = Nitrate content in soil [mg/kg]
•	NO2 = Nitrite content in soil [mg/kg]
•	NH4 = Ammonium content in soil [mg/kg]
•	Ptot = Total Phosphorus content in soil [mg/kg]
•	Pavail = Available Phosphorus content in soil [mg/kg]
•	PO4 = Phsphate content in soil [mg/kg]
•	CO2 = CO2 fluxes from soil [mmol CO2 m-2 d-1]
•	CH4 = CH4 fluxes from soil [umol CH4 m-2 d-1]
•	N2O = N2O fluxes from soil [umol CH4 m-2 d-1]
•	GPP = Gross Primary Production [mmol CO2 m-2 d-1]
•	ER = Ecosystem respiration [mmol CO2 m-2 d-1]
•	NEE = Net Ecosystem Exchange [mmol CO2 m-2 d-1]
•	glucoOM = glucosidase enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	23 xyloOM = xylosidase enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	chitOM = N-acetyl-glucosaminidase (chitinase) enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	phosOM = phosphatase enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	leuOM = leucine-aminopeptidase enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	PPOM = Polyphenol Peroxidase enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	POOM = Polyphenol Oxidase enzyme activity [mmol h-1 gOM-1]
•	30. Bac16SOM = Bacterial 16S gene abundance [copies gOM-1]
•	31. BacamoAOM = Bacterial amoA gene abundance [copies gOM-1]
•	32. ArchamoAOM = Archaeal 16S gene abundance [copies gOM-1]
•	33. nifHOM = nifH gene abundance [copies gOM-1]
•	34. nirSOM = nirS gene abundance [copies gOM-1]
•	35. nosZOM = nosZ gene abundance [copies gOM-1]
•	36. nxrBOM = nxrB gene abundance [copies gOM-1]
•	37. mcrAOM = mcrA gene abundance [copies gOM-1]
•	38. pmoAOM = pmoA gene abundance [copies gOM-1]

format: XLS

en: This dataset includes measurements of potential microbial functions (potential extracellular enzyme activities and microbial functional genes abundance) and soil physico-chemical properties (pH, nutrients, texture, etc) in biocrusts and underlying mineral soils in High-Arctic tundra near Ny-Ålesund (Svalbard) during each season along a toposequence.

arctic

display_name: arctic

greenhouse-gases

display_name: greenhouse-gases

microbial-biodiversity

display_name: microbial-biodiversity

microbial-functions

display_name: microbial-functions

soil

display_name: soil

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: Climarctic seasons


maintainer: Alexis Shakas

en: ert drone-data pinus-sylvestris irrigation drought

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

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

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

drone-data

display_name: drone-data

drought

display_name: drought

ert

display_name: ert

irrigation

display_name: irrigation

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

en: Pfynwald Geoelectric Experiment 2022


en: forest-ecosystems soil-solution xylem-water water-budget water-isotopes

media_type: image/png

en: Overview of most xylem water isotopic signatures.

format: PNG

en: Column descriptions for soil solution, deposition, xylem and bulk soil samples.

en: Water isotope signatures of soil solution samples.

en: Overview of most deposition water isotopic signatures.

en: Water isotope signatures and gravimetric water content of xylem samples.

en: Overview of most soil solution water isotopic signatures.

en: Water isotopic signature of deposition samples.

en: Overview of most bulk soil water isotopic signatures.

en: Water isotope signatures and gravimetric water content of bulk soil samples.

en:
The isotope composition of different forest water pools was analyzed at 10 sites of the Long-term Forest Ecosystem Research programme in 2021 and 2022. The sampling was done during the vegetation season and included fortnightly xylem water samples taken by stem increment cores and each year 3 bulk soil water sampling campaigns (in April, June, September of 2021 and 2022). Both sample types were cryogenically extracted at WSL and analyzed on a Picarro 2140 with Micro-Combustion-Module. Gravimetric water content in both sample types was computed based on pre-and post-extraction weights. In addition to xylem and bulk soil waters, we analyzed the isotope composition of soil solution from a suction cup lysimeters in three soil depths 0, 15, 50, 80 cm and precipitation from samplers below the canopy and outside of the forest, all collected fortnightly from collection periods of varying length (longest from 2017-2022).
Precipitation samples are further described [here](https://www.doi.org/10.16904/envidat.lwf.15). Lysimeter samples are described further [here](https://www.doi.org/10.16904/envidat.lwf.28).

forest-ecosystems

display_name: forest-ecosystems

soil-solution

display_name: soil-solution

water-budget

display_name: water-budget

water-isotopes

display_name: water-isotopes

xylem-water

display_name: xylem-water

en: Water isotope signatures in Swiss forest ecosystems in 2021 and 2022


en: wind radiation atmospheric-conditions temperature-profiles precipitation

en: DATA ACCESS

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

en: README

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

en: Site photo 2

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

en: Site photo 1

en: STB2 CSV

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

en: Overview plot

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

en: Latest data from Stillberg climate station

en: Site photo 3

en:
 Important
This EnviDat entry is outdated. The most recent, usable version of the data can be found under the new EnviDat entry "Long-term meteorological station Stillberg, Davos, Switzerland at 2090 m a.s.l.." The entry can be found under this link <https://www.envidat.ch/#/metadata/meteo-stillberg> and with this DOI <https://doi.org/10.16904/envidat.396>.

atmospheric-conditions

display_name: atmospheric-conditions

precipitation

display_name: precipitation

radiation

display_name: radiation

temperature-profiles

display_name: temperature-profiles

wind

display_name: wind

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: Long-term meteorological and snow station at 2090 m a.s.l., Stillberg, Davos, Switzerland (1975 - present)


present-weather-sensor-klosters

maintainer: Maxime Hervo

title_for_slug: present-weather-sensor-klosters

en: precipitation raclets weather sensor visibility

en: Present Weather Sensor Klosters

en: Present Weather sensor measuring visibility and weather type installed at Klosters.

en: A present weather sensor (Vaisala PWD22) was deployed in Klosters (LON: 9.880413, LAT: 46.869019) for weather observation, combining the functions of a forwardscatter visibility meter and a present weather sensor. Besides measuring ambient light, it detects the intensity as well as the amount of both liquid and solid precipitation. More information can be found in the [User's Manual](ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/aerosol/doc/manuals/PWD22_Manual.pdf).

raclets

display_name: raclets

sensor

display_name: sensor

visibility

display_name: visibility

weather

display_name: weather


en: research-data-management geodata time-series core sentinel-2 raster video-encoding gridded-data

en: Disclaimer: provided for the Geomatics peer review in 2021 and left as additional information for the dataset. Software dependencies and libraries, as well as cloud storage paths, may change over time (after 2021).

en: CORE Dataset (80 GB)

en: View publication in the Digital Object Repository at WSL (DORA)

media_type: text/html

format: HTML

en:
Acknowledgements: The CORE format was proudly inspired by the Cloud Optimized GeoTIFF ([COG](https://www.cogeo.org/)) format, by considering how to leverage the ability of clients issuing HTTP GET range requests for a time-series of remote sensing and aerial imagery (instead of just one image).

License: The Cloud Optimized Raster Encoding (CORE) specifications are released to the public domain under a Creative Commons 1.0 CC0 "No Rights Reserved" international license. You can reuse the information contained herein in any way you want, for any purposes and without restrictions.

-----------------------

Summary:
The Cloud Optimized Raster Encoding (CORE) format is being developed for the efficient storage and management of gridded data by applying video encoding algorithms. It is mainly designed for the exchange and preservation of large time series data in environmental data repositories, while in the same time enabling more efficient workflows on the cloud. It can be applied to any large number of similar (in pixel size and image dimensions) raster data layers. CORE is not designed to replace COG but to work together with COG for a collection of many layers (e.g. by offering a fast preview of layers when switching between layers of a time series).

WARNING: Currently only applicable to RGB/Byte imagery. The final CORE specifications may probably be very different from what is written herein or CORE may not ever become productive due to a myriad of reasons (see also 'Major issues to be solved').

With this early public sharing of the format we explicitly support the Open Science agenda, which implies "shifting from the standard practices of publishing research results in scientific publications towards sharing and using all available knowledge at an earlier stage in the research process" (quote from: European Commission, Directorate General for Research and Innovation, 2016. Open innovation, open science, open to the world).

CORE Specifications:

1) a MP4 or WebM video digital multimedia container format (or any future video container playable as HTML video in major browsers)

2) a free to use or open video compression codec such as H.264, VP9, or AV1 (or any future video codec that is open sourced or free to use for end users)

Note: H.264 is currently recommended because of the wide usage with support in all major browsers, fast encoding due to acceleration in hardware (which is currently not the case for AV1 or VP9) and the fact that MPEG LA has allowed the free use for streaming video that is free to the end users. However, please note that H.264 is restricted by patents and its use in proprietary or commercial software requires the payment of royalties to [MPEG LA](https://www.mpegla.com/programs/avc-h-264/). However, when AV1 matures and accelerated hardware encoding becomes available, AV1 is expected to offer 30% to 50% smaller file size in comparison with H.264, while retaining the [same quality](https://trac.ffmpeg.org/wiki/Encode/AV1).

3) the encoding frame rate should be of one frame per second (fps) with each layer segmented in internal tiles, similar to COG, ordered by the main use case when accessing the data: either layer contiguous or tile contiguous;

Note: The internal tile arrangement should support an easy navigation inside the CORE video format, depending on the use case.

4) a CORE file is optimised for streaming with the moov atom at the beginning of the file (e.g. with -movflags faststart) and optional additional optimisations depending on the codec used (e.g. -tune fastdecode -tune zerolatency for H.264)

5) metadata tags inside the moov atom for describing and using geographic image data (that are preferably compatible with the [OGC GeoTIFF standard](https://www.ogc.org/standards/geotiff) or any future standard accepted by the geospatial community) as well as list of original file names corresponding to each CORE layer

6) it needs to encode similar source rasters (such as time series of rasters with the same extent and resolution, or different tiles of the same product; each input raster should be having the same image and pixel size)

7) it provides a mechanism for addressing and requesting overviews (lower resolution data) for a fast display in web browser depending on the map scale (currently external overviews)

Major issues to be solved:

- Internal overviews (similar to COG), by chaining lower resolution videos in the same MP4 container for fast access to overviews first); Currently, overviews are kept as separate files, as external overviews.

- Metadata encoding (how to best encode spatial extent, layer names, and so on, for each of the layer inside the series, which may have a different geographical extent, etc...; Known issues: adding too many tags with FFmpeg which are not part of the standard MP4 moov atom; metadata tags have a limited string length.

- Applicability beyond RGB/Byte datasets; defining a standard way of converting cell values from Int16/UInt16/UInt32/Int32/Float32/Float64/ data types into multi-band Byte values (and reconstructing them back to the original data type within acceptable thresholds)

Example

Notice: The provided CORE (.mp4) examples contain modified Copernicus Sentinel data [2018-2021].

For generating the CORE examples provided, 50 original Sentinel 2 (S-2) TCI data images from an area located inside Switzerland were downloaded from www.copernicus.eu, and then transformed into CORE format using ffmpeg with H.264 encoding using the [x264 library](https://www.videolan.org/developers/x264.html).

DISCLAIMER: Basic scripts are provided for the Geomatics peer review (in 2021) and kept as additional information for the dataset. Nevertheless, please note that software dependencies and libraries, as well as cloud storage paths, may quickly become deprecated over time (after 2021). For compatibility, stable dependencies and libraries released around 2020 should be used.

core

display_name: core

geodata

display_name: geodata

gridded-data

display_name: gridded-data

raster

display_name: raster

research-data-management

display_name: research-data-management

time-series

display_name: time-series

video-encoding

display_name: video-encoding


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

en: Site photo of the forest station (LEB)

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

mimetype: image/jpeg

en: Forest station data (LEB)

en: Data file.

en: Data plot of the forest station (LEB)

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

en: High quality meteorological data are needed for long-term forest ecosystem research, particularly in the light of global change. The long-term data series published here comprises almost 20 years of measurements for one meteorological station in Lens in Switzerland which is located within a natural coniferous forest with Scots pine (_Pinus sylvestris_; 150-170 yrs)) as dominant tree species. The meteorological time series are presented in hourly time resolution of air temperature, relative humidity, precipitation, photosynthetically active radiation (PAR) and wind speed. Lens is part of the Long-term Forest Ecosystem Research Programme (LWF) established and maintained by the Swiss Federal Research Institute WSL.

climate-change

display_name: climate-change

long-term

display_name: long-term

meteo

display_name: meteo

meteorology

display_name: meteorology

par

display_name: par

relative-humidity

display_name: relative-humidity

swiss-forest-lab

display_name: swiss-forest-lab

temperature

display_name: temperature

wind-speed

display_name: wind-speed

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


en: avalanche-activity avalanche snow-profile soil-moisture glide-snow-avalanche

en: This file contains all soil measruements (liquid water content and matric potential) recorded at the reference location.

en: This file contains all sensor recordings in the Seewer Berg slope (time interval: 15 minutes).

en: This file provides an overview of the dataset, the detailed measurement setup, and points out limitations.

en: This file contains the aggregated data from manually recorded snow profiles in the reference location, 100m northwest of the Seewer Berg slope and in release areas of glide-snow avalanches in the Seewer Berg slope.

en: This file contains the coordinates of the reference location and the sensors in the Seewer Berg slope as a shapefile.

en: This file contains SNOWPACK simulations (snow height, air temperature, rain) at a virtual station in the reference location. The virtual station was interpolated between the Weissfluhjoch (WFJ2) and Klosters Madrisa (KLO2) IMIS Stations.

en: This file contains the daily avalanche activity on Dorfberg as extracted from time-lapse photographs.

en: This file contains the release areas (polygon) of glide-snow avalanches as a shapefile.

en: This file explains all provided datasets, variables and their units.

en:
This dataset consists of spatio-temporal soil measurements and local snow measurements which were recorded to investigate glide-snow avalanche release in the Seewer Berg slope (Davos, Switzerland) from Nov 2021 to June 2024. Investigations based on this dataset were published in the research article:
Fees A., Lombardo M., van Herwijnen A., Lehmann P., Schweizer J. (2025). The source, quantity, and spatial distribution of interfacial water during glide-snow avalanche release: experimental evidence from field monitoring. The Cryosphere
The dataset consists of:
- Soil measurements (temperature and liquid water content) at soil depths of -5cm, -10cm, and -20cm
- Matric potential at depths of -5cm, -10cm, and -20cm
- Manual snow profiles (Snow height, temperature, liquid water content, bulk density)
- Metadata and manual snow profiles on glide-snow avalanches that released in the Seewer Berg slope
- Snow height, air temperature and rain simulated with SNOWPACK.

avalanche

display_name: avalanche

avalanche-activity

display_name: avalanche-activity

glide-snow-avalanche

display_name: glide-snow-avalanche

snow-profile

display_name: snow-profile

soil-moisture

display_name: soil-moisture

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: Spatio-temporal soil and local snow monitoring in a glide-snow avalanche prone slope above Davos Switzerland


en: hydrologic-and-hydrodynamic-modelling climate-change switzerland perialpine-lakes lake-level-regulation

en: Lake characteristics

en: Lake characteristics: stage-area relation for Lake Walen, Lake Zurich, Lake Brienz and Lake Thun, stage-discharge relations for the unregulated Lake Walen and semi-regulated Lake Brienz and, lake level management rules for the two regulated lakes Zurich and Thun.

en: Lake outflow scenarios CH2018

en: Lake outflow scenarios for Lake Walen, Lake Zurich, Lake Brienz and Lake Thun.

en: Lake water level scenarios CH2018

en: Lake water level scenarios for Lake Walen, Lake Zurich, Lake Brienz and Lake Thun.

en:
The dataset "Lake_climate_change_scenarios_CH2018" provides simulation-based climate change impact scenarios for perialpine lakes in Switzerland. These transient future scenarios were produced by combining the hydrologic model PREVAH with the hydrodynamic model MIKE11 to simulate daily lake water level (Lake_water_level_scenarios_CH2018.xls) and outflow scenarios (Lake_outflow_scenarios_CH2018.xls) from 1981 to 2099, using the Swiss Climate Change Scenarios CH2018. The future scenarios contain a total of 39 model members for three Representative Concentration Pathways, RCP2.6 (concerted mitigation efforts), RCP4.5 (limited climate mitigation) and RCP8.5 (no climate mitigation measures). These scenarios result from the study titled "Lower summer lake levels in regulated perialpine lakes, caused by climate change," authored by Wechsler et al. in 2023.

The dataset emphasizes four specific Swiss lakes, each subject to different degrees of lake level management: an unregulated lake (Lake Walen), a semi-regulated lake (Lake Brienz), and two regulated lakes (Lake Zurich and Lake Thun).

In addition, the file (Lake_characteristics.xlsx) includes data used in the modeling process, encompassing the stage-area relation for the four lakes, stage-discharge relations for the unregulated and semi-regulated lakes, and lake level management rules for the two regulated lakes.

hydrologic-and-hydrodynamic-modelling

display_name: hydrologic-and-hydrodynamic-modelling

lake-level-regulation

display_name: lake-level-regulation

perialpine-lakes

display_name: perialpine-lakes

switzerland

display_name: switzerland

en: Lake climate change scenarios CH2018


en: discharge hydrology climate-change-impact water-temperature model

en: Data access

en:
This work presents the first extensive study of climate change impacts on rivers temperature in Switzerland. Results show that even for low emissions scenarios, water temperature increase will lead to adverse effect for both ecosystems and socioeconomic sectors (such as nuclear plant cooling) throughout the 21st century. For high emissions scenarios, the effect will be worsen. This study also shows that water warming in summer will be more important in Alpine regions than in lowlands.
This material is distributed under CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode).

climate-change-impact

display_name: climate-change-impact

discharge

display_name: discharge

hydrology

display_name: hydrology

model

display_name: model

water-temperature

display_name: water-temperature

en: Dataset for: Future water temperature of rivers in Switzerland under climate change investigated with physics-based models


en: reproductive-matieral molecular-markers afforestation pinus-cembra genetic-structure

en: metadata and description of dataset

en: The dataset contains individual genotypes at 11 nuclear microsatellite markers of samples of Swiss stone pine (*Pinus cembra*). Samples were collected in 12 natural and presumably planted stands in the canton of Fribourg (Switzerland). The dataset is complemented by individual genotypes (same markers) from samples of a subset of 40 populations across the European Alps (taken from Gugerli et al., Journal of Biogeography 2023; https://doi.org/10.1111/jbi.14586; dataset archived at Dryad, https://doi.org/10.5061/dryad.866t1g1v6).

afforestation

display_name: afforestation

genetic-structure

display_name: genetic-structure

molecular-markers

display_name: molecular-markers

pinus-cembra

display_name: pinus-cembra

reproductive-matieral

display_name: reproductive-matieral

educ

en: Education, culture and sport

en: Nuclear microsatellite genotypes of Pinus cembra


en: water-supply reservoirs water-scarcity water-demand climate-change

en: Water demand version 2 (corrected version)

mimetype: application/zip

en: Water supply

en: Simulated discharge series for a reference period 1981-2010 and till the end of the century. Data are provided for 39 climate model chains and a control run based on the observed meteorology. Data are provided at daily resolution (mm/d).

en: Reservoir volumes

en: Reservoir volume for the 307 medium-sized catchments for different storage categories: natural lakes, artificial reservoirs, reservoirs for artificial snow production, drinking water reservoirs, and usable volumes of natural lakes. Unit: Mio m³. One column per catchment (see shapefile).

en: Water demand (deprecated)

en:
Warning: please use the corrected version 2, since this file contains errors for certain categories such as Livestock, Industry or Houshold.

Water demand estimates for the 307 medium-sized catchments for different categories for current and future conditions. One text file is provided per demand category. One column corresponds to one catchment (IDs compare to shapefile), The data are provided at monthly resolution in mm/d and can be converted to volumes by using the catchment area. E.g.
Q[mm/d] * catchment area [m²] /1000 = Q[m³/d]
or to obtain discharge in m³/s
Q[mm/d] * catchment area [m²]/1000/24/3600 = Q [m³/s].
Future irrigation and hydropower water demand are provided per climate model chain.

en: Shapefile of 307 catchments in Switzerland

en: Shapefile of 307 catchments for which estimates of water supply, demand, and reservoir volumes are provided. The OBJECTID entry corresponds to the catchment ID which is used as a reference in the other datasets provided.

en:
The dataset Hydro-CH2018 reservoirs provides estimates of current and future water supply, water demand, and storage volumes for 307 medium-sized catchments in Switzerland.
Water supply for current (1981-2010) and future (2070-2099) climate conditions was simulated using the hydrological model PREVAH. For modeling current water supply, observed meteorological time series were used as input, while simulated meteorological time series derived from 39 model chains of the CH2018 initiative were used as an input for simulating future climate conditions.

Water demand was estimated for six categories:

- 1) Drinking water (households and tourism),
- 2) industry (second and third sector),
- 3) artificial snow production,
- 4) agriculture (irrigation and livestock feeding),
- 5) ecology (residual flows), and
- 6) hydropower.

Future estimates consider changes in demand related to population growth and changes in the hydrological conditions.
Storage volumes are provided for natural lakes (storage capacities and usable volumes), artificial reservoirs, reservoirs for artificial snow production, and drinking reservoirs.

A detailed description of the simulation and estimation procedures can be found in

*  Brunner, M.I., Björnsen Gurung, A., Zappa, M., Zekollari, H., Farinotti, D., Stähli, M., 2019. Present and future water scarcity in Switzerland: Potential for alleviation through reservoirs and lakes. Sci. Total Environ. 666, 1033–1047. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.02.169.

This dataset contains the following information:

1.	Shapefile with the 307 medium-sized Swiss catchments.
2.   Textfiles with the water supply simulations for the control run and the 39 climate model chains (one file per chain) at daily resolution for the 307 catchments.
3.	Textfiles with the current and future demand estimates per category at monthly resolution for the 307 catchments.
4.	Textfiles with the storage volumes per category and catchment.

climate-change

display_name: climate-change

reservoirs

display_name: reservoirs

water-demand

display_name: water-demand

water-scarcity

display_name: water-scarcity

water-supply

display_name: water-supply

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: Hydro-CH2018 reservoirs


en: weisfluhjoch snow-density snow-water-equivalent snow-stratigraphy snow-ice-temperature

en: README

en: README file giving use metadata.

en: WFJ Snow Profiles 1999-2014

en:
Biweekly manual snow profiles from Weissfluhjoch, Davos, Switzerland.
Version: 2015-09-14T16:25

en: Dataset of manual bi-weekly snow profiles from Weissfluhjoch, Davos, Switzerland. Typical snow profile measurements and observations are included (temperature, density, grain size, grain type, hardness, wetness), following the guidelines of the The International Classification for Seasonal Snow on the Ground (ICSSG) [Fierz, C., Armstrong, R.L., Durand, Y., Etchevers, P., Greene, E., McClung, D.M., Nishimura, K., Satyawali, P.K. and Sokratov, S.A. 2009. The International Classification for Seasonal Snow on the Ground. IHP-VII Technical Documents in Hydrology N°83, IACS Contribution N°1, UNESCO-IHP, Paris].

snow-density

display_name: snow-density

snow-ice-temperature

display_name: snow-ice-temperature

snow-stratigraphy

display_name: snow-stratigraphy

snow-water-equivalent

display_name: snow-water-equivalent

weisfluhjoch

display_name: weisfluhjoch

en: Manual bi-weekly snow profiles from Weissfluhjoch, Davos, Switzerland