en: event-analysis driver europe forest-fire observations mountains

en:
01_fire_events_and_drivers: contains the fire event metrics files and in the grid subdirectory drivers and burned area information
02_utest_results: contains the results for different u-test experiments, i. e. fire vs. no-fire for (a) entire region (*both*-files), (b) fire vs. no-fire for mountain regions (*1*-files), (c) fire vs. no-fire for no-mountain regions (*0*-files) and (d) mountain vs. non-mountain on fire days (*mr_nonmr_new*-files)
03_random_forest_results: contains for each region (first two letters) and season (second three letters), the variable importance and accuracy metrics.
04_timelags_datasets: contains seasonal averages for the timelags of fire drivers on fire days and on non-fire days.
figures: contains figures of the publication, which can be derived from the code available in the git-repository https://gitlab.com/jumi26/wildfire-drivers-in-europe.git
mountain_regions_mask: contains file to reproduce mountain regions

en: This dataset contains the fire events, drivers and auxillery datasets analyzed in the study "Compounding preconditions of wildfires vary in time and space within Europe" of Miller et al. (2025) [insert_DOI]. A Jupyter-Notebook explaining the fire event datasets and code to reproduce the figures of Miller et al. (2025) are available on gitlab (see https://gitlab.com/jumi26/wildfire-drivers-in-europe).

driver

display_name: driver

europe

display_name: europe

event-analysis

display_name: event-analysis

forest-fire

display_name: forest-fire

mountains

display_name: mountains

observations

display_name: observations

en: Wildfire events and drivers across Europe


maintainer: EnviDat Support

en: orographic-precipitation cmip5 air-temperature climate-change precipitation-amount

state: active

type: dataset

en: Data Access

format: SERVICE

en:
Predicting future climatic conditions at high spatial resolution is essential for many applications in science. Here we present data for monthly time series of precipitation and minimum and maximum temperature for four downscaled global circulation models. We used model output statistics in combination with mechanistic downscaling (the CHELSA algorithm) to calculate mean monthly maximum and minimum temperatures, as well as monthly precipitation sums at ~5km spatial resolution globally for the years 1850-2100. We validated the performance of the downscaling algorithm by comparing model output with observed climates for the years 1950-2069.

CHELSA_cmip5_ts is licensed under a Creative Commons Attribution 2.0 Generic (CC BY 2.0) license.

air-temperature

display_name: air-temperature

climate-change

display_name: climate-change

orographic-precipitation

display_name: orographic-precipitation

precipitation-amount

display_name: precipitation-amount

educ

fr: Éducation, culture et sport

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

it: Istruzione, cultura e sport

envidat

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

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

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

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

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

political_level: other

wsl

capacity: public

type: organization

approval_status: approved

key: guid

key: uri

value: Envidat Harvester

en: High resolution monthly precipitation and temperature timeseries for the period 2006-2100


media_type: text/csv

format: CSV

mimetype: text/csv

en:
Attention: this data is not updated after 2022 anymore.
This dataset contains the statistics on the number of avalanche fatalities per **calendar year** in Switzerland. The data collection commences with the beginning of the year 1937. After the completion of a hydrological year, which is the standard way avalanche fatalities are summarized in Switzerland and ends on the 30th of September, the new data is appended to the existing dataset.
If you require annual statistics per hydrological year, please download the data from here: [https://www.envidat.ch/dataset/avalanche-fatalities-switzerland-1936]
The following information is contained (by column and column title):
 - year
 - number of fatalities in the backcountry (=tour)
 - number of fatalities in terrain close to ski areas (=offpiste, away from open and secured ski runs)
 - number of fatalities on transportation corridors including ski runs, roads, railway lines (=transportation.corridors)
 - number of fatalities in or around buildings or in settlements (= buildings)
 - sum (of all four categories)
The definitions for these four categories, as described in the guidelines to the avalanche accident database are:
tour:
activities include back-country ski, snowboard or snow-shoe touring
offpiste:
access from ski area, generally from the top of a skilift with short hiking distances
transportation.corridors (Techel et al., 2016):
people travelling or recreating on open or temporarily closed transportation corridors (e.g. a road user or a skier on a ski run) and people working on open or closed transportation corridors (e.g. maintenance crews on roads, professional rescue teams)
buildings (Techel et al., 2016):
people inside or just outside buildings, and workers on high alpine building sites

avalanche-accident-statistics

display_name: avalanche-accident-statistics

avalanche-fatalities

display_name: avalanche-fatalities

fatalities-in-or-around-buildings

display_name: fatalities-in-or-around-buildings

fatalities-in-settlements

display_name: fatalities-in-settlements

fatalities-in-the-backcountry

display_name: fatalities-in-the-backcountry

fatalities-on-transportation-corridors

display_name: fatalities-on-transportation-corridors

en: Number of avalanche fatalities per calendar year in Switzerland since 1937


maintainer: Jonas Stillhard

en: dem long-term-data-sets forest-dynamics permanent-forest-plot-data primeval-beech-forest forest carpathian-biosphere-reserve forest-structure stand-inventory-data fagus-sylvatica

en: Dataset

media_type: application/zip

format: ZIP

mimetype: application/zip

en: Data description

media_type: application/pdf

en: Available online on publishers website

format: PDF

mimetype: application/pdf

en:
In 2000, a permanent forest plot of 10 ha has been established in the core zone of the primeval beech forest of Uholka.
 All living and dead trees with a diameter at breast height (DBH) ≥ 60 mm were identified to species, DBH measured, stems tagged and mapped.
Since then, the plot has been remeasured in 2005, 2010, and 2015. In total, 4,820 individual trees were measured with 14,116 individual measurements throughout all four inventories.
In spring 2018, an Airborne Laser Scan was carried out, covering the Uholka‐Shyrokyi Luh forest. This data set allows us to derive a high‐resolution digital elevation model (DEM) of the plot area.
The data set allows for important insights into the development and the spatial and temporal dynamics of primeval beech forests.

carpathian-biosphere-reserve

display_name: carpathian-biosphere-reserve

dem

display_name: dem

fagus-sylvatica

display_name: fagus-sylvatica

forest

display_name: forest

forest-dynamics

display_name: forest-dynamics

forest-structure

display_name: forest-structure

long-term-data-sets

display_name: long-term-data-sets

permanent-forest-plot-data

display_name: permanent-forest-plot-data

primeval-beech-forest

display_name: primeval-beech-forest

stand-inventory-data

display_name: stand-inventory-data

en: Stand inventory data from the 10‐ha forest research plot in Uholka, Ukraine


maintainer: Frank Techel

en: snowpack-model machine-learning natural-avalanches avalanche avalanche-size

en: Data set AV2 used for training the avalanche-size estimator (Sections 2.1.2 and 3.2 in Mayer et al.)

format: XLS

en: Data set AV1 was used for training the avalanche-day classifier (Sections 2.1.1, 2.2, and 3.1 in Mayer et al.).

en: Data set AV3 was used for validation of the avalanche-day classifier (Sections 2.1.3 and 3.3(1) in Mayer et al.).

en: Data set DL was used for validation of the avalanche-day classifier and the avalanche-size estimator. The data set contains the quality-checked danger levels merged with the respective SNOWPACK simulations (Sections 2.3 and 3.3(2) in Mayer et al.).

en:
The data set contained in this repository was used in the analysis by Mayer et al. (2023):
Mayer, S. I., Techel, F., Schweizer, J., and van Herwijnen, A.: Prediction of natural dry-snow avalanche activity using physics-based snowpack simulations, EGUsphere, https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-646, 2023.

avalanche

display_name: avalanche

avalanche-size

display_name: avalanche-size

machine-learning

display_name: machine-learning

natural-avalanches

display_name: natural-avalanches

snowpack-model

display_name: snowpack-model

en: Data-set for prediction of natural dry-snow avalanche activity and avalanche size using physics-based snowpack simulations


maintainer: Elisabeth Hafner

en: avalanche satellite avalanche-hazard-mapping validation snow

en: Satellite Avalanche Mapping Validation data and data description

en: 14 shapefiles to be used only together with the data description also provided as a pdf.

en:
Validation points, validation area, ground truth coverage, SPOT 6 avalanche outlines, Sentinel-1 avalanche outlines, Sentinel-2 avalanche outlines, Davos avalanche mapping (DAvalMap) avalanche outlines as shapefiles and a detailed attribute description (DataDescription_EvalSatMappingMethods.pdf).

Coordinate system: CH1903+_LV95

The generation of this dataset is described in detail in:

Hafner, E. D., Techel, F., Leinss, S., and Bühler, Y.: Mapping avalanches with satellites – evaluation of performance and completeness, The Cryosphere, https://doi.org/10.5194/tc-2020-272, 2021.

avalanche-hazard-mapping

display_name: avalanche-hazard-mapping

satellite

display_name: satellite

snow

display_name: snow

validation

display_name: validation

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: Satellite avalanche mapping validation data


maintainer: Marco Moretti

en: predictive-modelling biodiversity beta-diversity wild-bee functional-diversity switzerland climate elevation-gradient urbanization protected-areas resource-availability anthophila hymenoptera community-indices

en: Elevation and waterbodies

en: Zip file containing two rasters: the digital elevation model of Switzerland and the waterbodies of Switzerland.

en: Wild bee trait data

en: Text file containing the scores of the 8 used traits. The data originates from the European trait database (compiler: Stuart Roberts; pollinator loss module of the EU- FP6 ALARM project).

en: Spatial environmental predictors and responses

en:
The .zip file contains the rasters of the environmental predictors and the predicted responses:
-  **Environmental predictors.**:
  -  The raster on the climate contains the PCA axes on the CHELSA variables.
  -  The raster on resource availability contains the PCA axes on plant communities
  -  The raster on land-use contains the land-use composition at 2500 m.
  -  The raster on beekeeping intensity contains thedensity of hives within 2500 m
-  **Responses**:
- The predicted responses (alpha and beta taxonomic and functional metrics and the traits) without masking the waterbodies, used in the analyses (Diversity_stack_revised_Selected_descriptors.tif). It contains a stack of 20 responses in this order: "belowgound", "cleptoparasite","FDis", "feeding_specialization", "FEve", "FRic", "InvSimpson", "ITD","LCBD_fun" ,"LCBD_taxo","phenoduration", "phenostart", "Rao", "Richness", "Shannon", "Simpson","solitary", "TED", "tong_length", "TOP". "FEve", "FRic", "InvSimpson","Rao", "Simpson" were not included in the linked paper.
- The predicted responses (alpha and beta taxonomic and functional metrics and the traits) masking the waterbodies (masked.stack.all.diversity.tiff). It includes a stack of 15 responses (excludes "FEve", "FRic", "InvSimpson","Rao", "Simpson").

en: Taxonomic and functional metrics in the community plots

en:
Response data used for the modeling.
Lat: latitude community plot
Lon: longitude community plot
Richness: species richness
Shannon: Shannon diversity index
FDis: functional dispersion
TOP: Trait Onion Peeling (functional richness)
TED: Trait Even Distribution (functional evenness)
LCBD_taxo: local community contributions to taxonomic beta diversity
LCBD_fun: local community contributions to functional beta diversity
ITD: community weighted means inter-tegula distance
feeding_specialization: community weighted means feeding specialization
tong_length: community weighted means tongue length
phenostart: community weighted means start of the phenology
phenoduration: community weighted means duration of the phenoloy
cleptoparasite: community weighted means cleptoparasites
belowgound: community weighted means proportion belowground
solitary: community weighted means proportion solitary

en: Variable importance, model evaluation, partial dependence plots

en: The compress file containes a set of txt files with the variable importance, the model evaluation metrics and the partial dependence plots of each of the responses used (alpha and beta taxonomic and functional diversity metrics; community weighted means of 8 functional traits)

en: Protected areas

en: Protected areas considered, divided in three groups and rasters: protected areas sensu stricto, protected areas sensu lato and all protected areas

en:
Raw data supporting the paper "Countrywide wild bee taxonomic and functional diversity reveal a spatial mismatch between alpha and beta-diversity facets across multiple ecological gradients". It contains taxonomic and functional metrics in 3343 community-plots distributed across Switzerland. The calculated metrics are:
- Alpha taxonomic community metrics: species richness and Shannon diversity
- Alpha functional community metrics: Functional richness (using the Trait Onion Peeling index, TOP), functional eveness (using the Trait Even Distribution index, TED) and the functional dispersion.
- Community weighted means of 8 functional traits
- The local community contributions on the functional and taxonomic beta diversity (LCBD).

The dataset also includes the following:
- The used predictors to model the spatial distribution of the community metrics (climate PCA, vegetation PCA, land-use metrics, beekeeping intensity).
-The three types of protected areas, defined according to the protective measures.
- The model evaluation, variable importance and partial dependece data.

anthophila

display_name: anthophila

beta-diversity

display_name: beta-diversity

biodiversity

display_name: biodiversity

climate

display_name: climate

community-indices

display_name: community-indices

elevation-gradient

display_name: elevation-gradient

functional-diversity

display_name: functional-diversity

hymenoptera

display_name: hymenoptera

predictive-modelling

display_name: predictive-modelling

protected-areas

display_name: protected-areas

resource-availability

display_name: resource-availability

switzerland

display_name: switzerland

urbanization

display_name: urbanization

wild-bee

display_name: wild-bee

en: Data on wild bee taxonomic and functional diversity in Switzerland


maintainer: Adam Winstral

en: snow-simulation snow-depth snow jim jules-investigation-model

en: Station forcing data

en: All forcing data need to run JIM at HS and SWE stations. These are data downscaled directly from COSMO NWP data (WY14, WY15) and further enhanced by additional station observations of snow depth (HS) and air temperature (Ta) in WY17. Further information can be found in README file. Note that in WY14 and WY15, shortwave radiation was not split into direct and diffuse (not necessary for JIM) and that the default method in JIM for splitting precipitation phase was used. In WY 17, direct and diffuse were combined as input to JIM and JIM was forced with pre-processed liquid and solid precipitation phases.

en: DEM

media_type: text/plain

en: 1-km resolution DEM used for downscaling gridded NWP data to stations and for distributing BDE evaluations at HS-stations to SWE-stations

format: TXT

mimetype: text/plain

en: HS and SWE observations

en: Automated (HS) and manual (SWE) data used to evaluate model simulations

en: File/data descriptor

en: These data were used to drive and evaluate Jules Investigation Model (JIM) snow simulations. The data provided are the forcing data used for the "deterministic" runs as described in Winstral et al., 2019. The bias-detecting ensemble (Winstral et al., 2019) used observed snow depths (HS) to detect biases in these deterministic simulations related to precipitation and energy inputs to JIM. Simulations that included the BDE evaluations substantially improved JIM simulations.

jim

display_name: jim

jules-investigation-model

display_name: jules-investigation-model

snow-depth

display_name: snow-depth

snow-simulation

display_name: snow-simulation

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: Meteorological data used to develop and validate the bias-detecting ensemble (BDE)


maintainer: Leonie Schönbeck

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

en: Methods light response

en: Methods and parameters for light response curves

en: Methods ACi curves

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

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

en: Methods diurnal measurements

en:
Parameters and methodology for diurnal measurements

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

en: Methods survey

en: Parameters and methods for point measurements / survey measurements

en: Variable names and units

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

en: Instrument details

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

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

en: Pfynwald gas exchange

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

en: Methods fluorescence

en:
Parameters and methodology for Fluorescence measurements

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

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

acclimation

display_name: acclimation

drought

display_name: drought

fluorescence

display_name: fluorescence

gas-exchange

display_name: gas-exchange

photosynthesis

display_name: photosynthesis

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

vpd

display_name: vpd

en: 2013-2020 gas exchange at Pfynwald


en: snow hazard-mapping satellite natural-hazard avalanche

en: SPOT6 Avalanche outlines 24 January 2018

en: Shapefile of the manually mapped avalanche outlines. Please only use this data together with the example key document provided with this dataset.

format: SHP

en:
Outlines of 18'737 avalanches mapped from SPOT6 satellite data over the Swiss Alps on 24 January 2018. The outlines have different attributes described in the data example key (ExampleKey_AvalMapping.pdf)

The generation of the data is described in:

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

Abstract.
Accurate and timely information on avalanche occurrence are key for avalanche warning, crisis management and avalanche documentation. Today such information is mainly available at isolated locations provided by observers in the field. The achieved reliability considering accuracy, completeness and reliability of the reported avalanche events is limited. In this study we present the spatial continuous mapping of a large avalanche period in January 2018 covering the majority of the Swiss Alps (12’500 km2).

We tested different satellite sensors available for rapid mapping during a first avalanche period. Based on these experiences, we tasked SPOT6/7 data for data acquisition to cover the second, much larger avalanche period. We manually mapped the outlines of 18’737 individual avalanche events, applying image enhancement techniques to analyze regions in cast shadow as well as brightly illuminated ones. The resulting dataset of mapped avalanche outlines, having a unique completeness and reliability, is evaluated to produce maps of avalanche occurrence and avalanche size. We validated the mapping of the avalanche outlines using photographs acquired from helicopters just after the avalanche period.

This study demonstrates the applicability of optical, very high spatial resolution satellite data to map an exceptional avalanche period with very high completeness, accuracy and reliability over a large region. The generated avalanche data is of great value to validate avalanche bulletins, complete existing avalanche databases and for research applications by enabling meaningful statistics on important avalanche parameters.

Koordinate System: CH1903+ LV95 LN02

avalanche

display_name: avalanche

hazard-mapping

display_name: hazard-mapping

natural-hazard

display_name: natural-hazard

satellite

display_name: satellite

snow

display_name: snow

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: catchment mammals dna-metabarcoding crispr-dx edna national-park metabarcoding

en: Read me file with information about files within this repository

en:
Folder containing a folder for eDNA and species_inventory (traditional monitoring), respectively.
eDNA folder:
CRISPR_classifications.csv: CRISPR-Dx classifications per extract (and PCR pool).
metabarcoding_seqs_all_cleaned.csv: all DNA sequences from metabarcoding after removing all sequences found in the negative controls.
species_inventory: species per catchment reported by the Swiss National Park, based on traditional monitoring including. visual surveys and other opportunistic records. 2: known presence in 2022, 1: maybe present in 2022, 0: not recorded in 2022

en:
 General description
Data associated with the publication "CRISPR-Dx and metabarcoding perform similarly for monitoring mammals with eDNA on the catchment level in high-alpine ecosystems". The data set contains the cleaned metabarcoding reads per site/catchment, the CRISPR-Dx detection per species and site, the site coordinates and a species checklist obtained from the Swiss National Park with the species known to occur at the sampling time point in the respective catchments.
 Authors
Flurin Leugger, Martina Lüthi, Michel Schmidlin, Sarah Marie-Antoine Turnheer, Zacharias Kontarakis and Loïc Pellissier
 Contact
flurinleugger@gmail.com
loic.pellissier@usys.ethz.ch
 Project description
We collected eDNA samples in the Swiss National Park in September 2022 using VigiDNA filters. We extracted the samples in the clean lab at ETH using a modified extraction protocol of Pont et al. (2018). We used the Mamm01 primer (Tabarlet et al. 2018) for metabarcoding and for CRISPR analysis. We applied CRISPR-Dx for eight species occurring in the Swiss National Park. Additionally, we compared the eDNA detections to species inventories per catchment obtained from the Swiss National Park. See publication for more details.
 Folders
 catchments
Shape file containing the catchments sampled in the Swiss National Park.
 metadata
Folder containing files with overview of site names and extract number. Second file with metadata per site (e..g., sampling date). Column called "EVS" (Environmental sample) is the key between the two files.
 data
Folder containing a folder for eDNA and species_inventory (traditional monitoring), respectively.
 eDNA folder
CRISPR_classifications.csv: CRISPR-Dx classifications per extract (and PCR pool).
metabarcoding_seqs_all_cleaned.csv: all DNA sequences from metabarcoding after removing all sequences found in the negative controls.
 species_inventory
Species per catchment reported by the Swiss National Park, based on traditional monitoring including. visual surveys and other opportunistic records. 2: known presence in 2022, 1: maybe present in 2022, 0: not recorded in 2022

catchment

display_name: catchment

crispr-dx

display_name: crispr-dx

dna-metabarcoding

display_name: dna-metabarcoding

edna

display_name: edna

mammals

display_name: mammals

metabarcoding

display_name: metabarcoding

national-park

display_name: national-park

en: Application of CRISPR-Dx and metabarcoding to catchment-level eDNA for terrestrial mammal detection


maintainer: Dominique Weber

en: land-use remote-sensing landsat grassland use-intensity mowing sentinel-2 management

en: Readme

en: Metadata and description of the maps and webcam-based reference data.

en: Webcam-based reference data

en: Webcam-based reference data from 2020 and 2021 (see readme).

en: Grassland-use intensity map 2020

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2020. See readme file for more details.

format: GeoTIFF

en: Preview time of 1st grassland management event 2020

media_type: image/png

en: Spatial distribution of the timing (day of year; DOY) of the first management event for Switzerland and for three zoomed-in regions (a, b, c). The three zoomed-in regions show different grassland-use intensities, which are reflected in the timing of the first event of the year (Weber et al., 2023; IN REVIEW)

format: PNG

en: Grassland-use intensity map 2019

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2019. See readme file for more details.

en: Grassland-use intensity map 2018

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2018. See readme file for more details.

en: Preview number of grassland management events 2020

en: Spatial distribution of the number of management events for Switzerland and for three zoomed-in regions (a, b, c). The three zoomed-in regions show different grassland-use intensities, which are reflected in the distribution of management frequency (Weber et al., 2023; IN REVIEW)

en: Grassland-use intensity map 2021

en: Raster stack with information on the number and timing of grassland-management events (i.e. mowing, grazing) at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland for 2021. See readme file for more details.

en:
A rule-based algorithm [(Schwieder et al., 2022)](https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112795) was used to produce annual maps for 2018–2021 of grassland-management events, i.e. mowing and/or grazing, for Switzerland using Sentinel-2 and Landsat 8 satellite time series. All satellite images were processed with the [FORCE](https://force-eo.readthedocs.io) framework.

The resulting maps provide information on the number and timing of grassland-management events at a spatial resolution of 10 m × 10 m for the whole of Switzerland. For the final maps, permanent grasslands were masked using a variety of land-use layers, according to [Huber et al. (2022)](https://doi.org/10.1002/rse2.298) but replacing the crop mask with the agricultural-use data from the cantons.

We assessed the detection of management events based on independent reference data, which we acquired from daily time series of publicly available webcams that are widely distributed across Switzerland. We further tested the ecological relevance of the generated intensity measures in relation to nationwide biodiversity data (see [Weber et al., 2023](https://doi.org/10.1002/rse2.372)).

The webcam-based reference data used for verification was subsequently added on 14.02.2024.

grassland

display_name: grassland

land-use

display_name: land-use

landsat

display_name: landsat

management

display_name: management

mowing

display_name: mowing

remote-sensing

display_name: remote-sensing

use-intensity

display_name: use-intensity

en: Grassland-use intensity maps for Switzerland


en: functional-taxonomic-group endemic moss biodiversity climate-change madeira-island liverwort photobiont bryophyte functional-taxonomic-groups lichen-growthform climate-change-impact lichen bryophyte-life-strategy lichen-growth-form disturbance elevational-gradient endemic-species

en: MadCrypto – Bryophyte and macrolichen diversity in laurel forests of Madeira

en:
This dataset includes species lists of bryophytes and macrolichens (presence/absence) sampled on the forest floor and on trees in disturbed and undisturbed plots along elevation gradients in the laurel forests of Madeira island. It also contains species specific information (bryophytes: red list status, endemic status, taxonomic group, life strategy; macrolichens: photobiont type, growth form) as well as plot information (Plot_ID, sampling date, coordinates, elevation a.s.l. (m), disturbance type, sampled host tree species).

The dataset was used for the paper
Boch S, Martins A, Ruas S, Fontinha S, Carvalho P, Reis F, Bergamini A, Sim-Sim M (2019) Bryophyte and macrolichen diversity show contrasting elevation relationships and are negatively affected by disturbances in laurel forests of Madeira island. Journal of Vegetation Science.

en:
This dataset includes species lists of bryophytes and macrolichens (presence/absence) sampled on the forest floor and on trees in disturbed and undisturbed plots along elevation gradients in the laurel forests of Madeira island. It also contains species specific information (bryophytes: red list status, endemic status, taxonomic group, life strategy; macrolichens: photobiont type, growth form) as well as plot information (Plot_ID, sampling date, coordinates, elevation a.s.l. (m), disturbance type, sampled host tree species).

The dataset was used for the paper
Boch S, Martins A, Ruas S, Fontinha S, Carvalho P, Reis F, Bergamini A, Sim-Sim M (2019) Bryophyte and macrolichen diversity show contrasting elevation relationships and are negatively affected by disturbances in laurel forests of Madeira island. Journal of Vegetation Science 30: 1122–1133.

The excel file contains 5 sheets:
1) Plot information
2) Bryophyte data with species specific information, separated per substrate
3) Macrolichen data with species specific information, separated per substrate
4) Bryophyte data with species specific information (plot level data). Species lists of the two substrates were merged; if one substrate in a plot hosted a species identified only to genus level (genus spec.) but the second investigated substrate hosted an identified species of the same genus, we removed the genus spec. entry in the particular plot. The species list of sheet 2 and 4 might therefore differ slightly.
5) Macrolichen data with species specific information (plot level data). Species lists of the two substrates were merged; if one substrate in a plot hosted a species identified only to genus level (genus spec.) but the second investigated substrate hosted an identified species of the same genus, we removed the genus spec. entry in the particular plot. The species list of sheet 3 and 5 might therefore differ slightly.

biodiversity

display_name: biodiversity

bryophyte

display_name: bryophyte

bryophyte-life-strategy

display_name: bryophyte-life-strategy

climate-change

display_name: climate-change

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functional-taxonomic-groups

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lichen-growthform

display_name: lichen-growthform

liverwort

display_name: liverwort

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display_name: madeira-island

moss

display_name: moss

photobiont

display_name: photobiont

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.


backward-trajectories

maintainer: Michael Sprenger

title_for_slug: backward-trajectories

en: lagrangian-analysis cosmo complex-topopgraphy raclets backward-trajectories alps atmospheric-dynamics

en: Backward Trajectories

en: The trajectories are started from surface up to 5000 m altitude, with an equidistant vertical spacing of 200 m, and calculated 120 h backward in time. As long as the trajectories stay in the COSMO1 domain (essentially the Alpine region), as run operationally at MeteoSwiss, the COSMO analysis wind fields are used. When the trajectories leave this domain, they are extended further backward in time based on ECMWF analysis data. The following fields are traced along the trajectories: longitude, latitude, geopotential height, pressure, specific humidity, temperature and surface topography. Furthermore, it is indicated for each trajectory time instance on which model data, COSMO or ECMWF, the trajectory time is based. Finally, the trajectories are started every hour in the specified time period, and positions and fields are available every 10 min. Each day is saved as a separate file. The last 8 digits of the file names indicate the starting date of the trajectories.

en: Backward trajectories were calculated from two positions: Davos Wolfgang (LON: 9.85361, LAT: 46.83551) and Weissfluhjoch (LON: 9.80646 LAT: 46.83304) for the time period February 2 until March 27 2019 using COSMO or ECMWF, respectively.

alps

display_name: alps

atmospheric-dynamics

display_name: atmospheric-dynamics

backward-trajectories

display_name: backward-trajectories

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display_name: complex-topopgraphy

cosmo

display_name: cosmo

lagrangian-analysis

display_name: lagrangian-analysis

raclets

display_name: raclets

en: Backward  Trajectories


en: avalanche-forecast warning-regions snow danger-level european-alps

en: Forecast avalanche danger level

en: contains the highest forecast danger level (dangerLevelMax) for each day and warning region

en: shape file warning regions Alps

en:
This dataset contains the data used in the publication by Techel et al., 2018 _Spatial consistency and bias in avalanche forecasts - a case study in the European Alps_ (Nat Haz Earth Syst Sci).
For details on the data please refer to this publication.
The dataset contains the following:
- shape files for the warning regions in the Alps
- highest forecast danger level for each warning region and day

avalanche-forecast

display_name: avalanche-forecast

danger-level

display_name: danger-level

european-alps

display_name: european-alps

snow

display_name: snow

warning-regions

display_name: warning-regions

en: Forecast avalanche danger level European Alps 2011 - 2015


radar-wind-profiler-davos-wolfgang

maintainer: Maxim Hervo

title_for_slug: radar-wind-profiler-davos-wolfgang

en: wolfgangpass raclets wind-direction wind-speed radar

en: Radar Wind Profiler Data

en: A Vaisala Lap3000 was installed at Davos Wolfgang to record wind profiles. The time format is number of days fom January 0, 0000 in UTC with a 10 minute resolution.

en: The RADAR wind profiler from Meteoswiss was installed at Davos Wolfgang (LON: 9.853594, LAT: 46.835577) and measured from 2171 m above sea level to 11079 m, with a temporal resolution of 10 minutes.

radar

display_name: radar

wind-direction

display_name: wind-direction

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wolfgangpass

display_name: wolfgangpass

en: RADAR Wind profiler Davos Wolfgang


maintainer: Open Data Basel-Stadt

de: grosser-rat parlamentarische-vorstosse regierungsrat demokratie legislative parlament

author: Parlamentsdienst des Grossen Rates

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de: Dieser Datensatz bietet eine umfassende Übersicht über die Tagesordnungen und die zugehörigen Traktanden der Grossratssitzungen des Kantons Basel-Stadt.Die Daten können auch auf der Webseite des Grossen Rates eingesehen werden:[https://grosserrat.bs.ch/ratsbetrieb/tagesordnung](https://grosserrat.bs.ch/ratsbetrieb/tagesordnung)

demokratie

display_name: demokratie

grosser-rat

display_name: grosser-rat

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display_name: legislative

parlament

display_name: parlament

parlamentarische-vorstosse

display_name: parlamentarische-vorstosse

regierungsrat

display_name: regierungsrat

gove

fr: Gouvernement et secteur public

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

it: Governo e settore pubblico

de: Parlamentsdienst des Grossen Rates

kanton-basel-stadt

fr: Canton de Bâle-Ville

de: Kanton Basel-Stadt

en: Canton of Basel-City

it: Cantone di Basilea-Città

fr: Le canton de Bâle-Ville publie des ensembles de données ouvertes (Open Government Data) provenant des offices et services cantonaux. **Open Data Basel-Stadt** est responsable du soutien aux services administratifs qui publient des données.

en: The Canton of Basel-Stadt publishes open government datasets from cantonal offices and departments. **Open Data Basel-Stadt** is responsible for supporting the administrative units that publish data.

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

it: Il Cantone di Basilea-Città pubblica set di dati aperti (Open Government Data) provenienti dagli uffici e dai servizi cantonali. **Open Data Basel-Stadt** è responsabile del supporto agli uffici amministrativi che pubblicano i dati.

political_level: canton

value: BS Kanton Stadt - DCAT Harvester

en: Parliament: Agenda for Sessions


statistische-raumeinheiten-blocke

maintainer: Fachstelle für OGD Basel-Stadt

title_for_slug: statistische-raumeinheiten-blocke

de: statistik einteilung wohnblock

author: Statistisches Amt

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de: Statistische Raumeinheiten: Blöcke (json)

de: Statistische Raumeinheiten: Blöcke (jsonl)

de:
Ein Block wird in der Regel von allen Seiten durch Strassen begrenzt. In einzelnen Fällen wird die Abgrenzung durch Zonenplankategorien vorgegeben (Bahnareale, Wald, Grünzone, Landwirtschaftszone etc.).

Statistische Nummerierung:
Die Nummerierung der Blöcke setzt sich zusammen aus der zweistelligen Wohnviertel-Nr., der einstelligen Bezirks-Nr. und der dreistelligen Block-Nr (im Label jeweils durch Punkte getrennt):
- Blöcke haben keine Namensbezeichnung und werden lediglich über die Nummer referenziert.
- Beispiel Block rund um die Clarakirche: BLO_ID 121014, die Bezeichnung (BLO_Label) lautet 12.1.014

einteilung

display_name: einteilung

statistik

display_name: statistik

wohnblock

display_name: wohnblock


de: warme kilowattstunden gigawattstunden watt stadtlast gas strom elektrizitat gasverbrauch iwb netzlast

de: Effektiver und erwarteter täglicher Gasverbrauch (parquet)

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de: Effektiver und erwarteter täglicher Gasverbrauch (n3)

de: Dieser Datensatz beinhaltet den täglichen Gasverbrauch sowie den mittels eines Modells berechneten, anhand des Kalendertages und der Witterung zu erwartenden Gasverbrauch.Der tägliche Gasverbrauch ergibt sich als Summe des stündlich ausgewiesenen Gasverbrauchs im OGD-Datensatz "Gasverbrauch im Versorgungsgebiet der IWB" ([https://data.bs.ch/explore/dataset/100304/](https://data.bs.ch/explore/dataset/100304/)).  Für die Modellevaluierung wurde der Datensatz in drei Teile unterteilt. Der Trainingsdatensatz dient zum Trainieren des Modells, der Tesdatensatz zur Bewertung der Modellleistung. Der Prognosedatensatz enthält neue, unbekannte Daten zur Vorhersage durch das mit Training- und Testdaten trainierte Modell.Mehr Informationen zu den gewonnenen Kentnissen findet man im Webartikel: [https://charts.basleratlas.ch/energie/webartikel_gasverbrauch.html](https://charts.basleratlas.ch/energie/webartikel_gasverbrauch.html)Der Code des Modells kann selber ausgeführt und weiterentwickelt werden. Hierfür wird Renku verwendet. Renku ist eine Plattform, die verschiedene Werkzeuge für reproduzierbare und kollaborative Datenanalyseprojekte bündelt: [https://renkulab.io/projects/statabs/reproducible-research/erwarteter-gasverbrauch-basel-stadt](https://renkulab.io/projects/statabs/reproducible-research/erwarteter-gasverbrauch-basel-stadt)

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fr: Énergie

de: Energie

en: Energy

it: Energia

de: Statistisches Amt

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


smart-climate-feinstaubmessungen

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de: Smart Climate Feinstaubmessungen (xls)

de: Im Rahmen des Projektes [«Smart Climate» von Smart Regio Basel (https://smartregiobasel.ch/de/projekte/smart-climate-plug-and-sense)](https://smartregiobasel.ch/de/projekte/smart-climate-plug-and-sense) wurden in der ersten Projektphase an zehn Standorten in der Region Basel Luftdaten mit Mikrosensoren gemessen. Das Lufthygieneamt beider Basel, das Amt für Umwelt und Energie des Kantons Basel-Stadt, der Basler Wetterdienstleister meteoblue AG, die IWB sowie die Sensirion AG schlossen sich zusammen, um in diesem Pilotprojekt den Einsatz von kosteneffizienten Sensoren zur Erfassung des «regionalen Mikroklimas» zu testen. Hier werden die unvalidierten Daten von Feinstaub PM2.5 zur Verfügung gestellt. Die erste Projektphase wurde Ende 2021 ausgewertet und basierend auf den Ergebnissen das Messnetz verkleinert. Ab Frühling 2022 werden die Messstationen «Erlenparkweg 55», «Feldbergstrasse», «NABEL Binningen», «St. Johanns-Platz» und «Zürcherstrasse 148 (Breite) weiter betrieben. Die Stationen «Goldbachweg», «Grenzacherstrasse», «Laufenstrasse», «Rennweg 89» und «TS Hochbergerstrasse 162» wurden sukzessive ausser Betrieb genommen. Die Daten aus der ersten Projektphase stehen hier nach wie vor zur Verfügung. Informationen zu den Standorten der Sensoren sind im Datensatz «Standorte Feinstaub Mess-Stationen Smart Climate Luftqualität» ersichtlich: [https://data.bs.ch/explore/dataset/100084/](https://data.bs.ch/explore/dataset/100084/)


de: bevolkerungsstruktur arbeitslosigkeit grunraum wohnen bevolkerungsbestand erwerbstatige

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de: Kennzahlen zu den Basler Wohnvierteln und Landgemeinden (jsonld)

de: Ausgewählte statistische Kennzahlen der 19 Wohnviertel der Stadt Basel sowie der zwei Gemeinden Riehen und Bettingen seit 2015. Aufgrund einer veränderten Datenlage können die Indikatoren 3 (Religionszugehörigkeit) und 18 (Arbeitslosenquote) ab der Ausgabe 2020 nicht mehr dargestellt werden. Die Berechnungsmethode für die Sozialhilfequote wurde 2022 für die Jahre ab 2017 rückwirkend angepasst. Zur Definition: [https://statistik.bs.ch/files/faltblatt/Erlaeuterungen-Quartierradar.pdf](https://statistik.bs.ch/files/faltblatt/Erlaeuterungen-Quartierradar.pdf). Informationen zum jeweiligen Datenjahr finden Sie im folgenden Datensatz: [https://data.bs.ch/explore/dataset/100226/](https://data.bs.ch/explore/dataset/100226/)

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display_name: arbeitslosigkeit

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display_name: bevolkerungsbestand

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display_name: bevolkerungsstruktur

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display_name: erwerbstatige

grunraum

display_name: grunraum

wohnen

display_name: wohnen

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fr: Population et société

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

it: Popolazione e società

envi

fr: Environnement

de: Umwelt

en: Environment

it: Ambiente

econ

fr: Économie et finances

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

it: Economia e finanze

de: Statistisches Amt

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


de: parlament nationalrat wahlen bundeshaus mitbestimmung grosse-kammer

author: Staatskanzlei

de: Resultate der Nationalratswahlen 22. Oktober 2023 (xls)

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de: Resultate der Nationalratswahlen 22. Oktober 2023 (csv)

de: Dieser Datensatz zeigt die Resultate der Nationalratswahlen vom 22. Oktober 2023.Bitte beachten Sie, dass die offiziell gültigen Schlussresultate im Kantonsblatt des Kantons Basel-Stadt publiziert werden.

bundeshaus

display_name: bundeshaus

grosse-kammer

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display_name: mitbestimmung

nationalrat

display_name: nationalrat

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display_name: parlament

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display_name: wahlen

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de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: Staatskanzlei


de: demokratie grossrat grossratin interessensbindungen grosser-rat legislative parlament

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de: Grosser Rat: Interessensbindungen Ratsmitglieder (xls)

en: Parliament: Interest Groups (xls)

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de: Grosser Rat: Interessensbindungen Ratsmitglieder (jsonld)

en: Parliament: Interest Groups (jsonld)

de: Dieser Datensatz zeigt die aktiven Interessensbindungen von Grossratsmitgliedern während ihrer Mitgliedschaft im Grossen Rat des Kantons Basel-Stadt.Die Daten können auch auf der Webseite des Grossen Rates eingesehen werden:[https://grosserrat.bs.ch](https://grosserrat.bs.ch)

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display_name: legislative

de: Parlamentsdienst des Grossen Rates

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


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de: Wohnbevölkerung nach Staatsangehörigkeit und Gemeinde (csv)

de: Dieser Datensatz beinhaltet Angaben zur Wohnbevölkerung des Kantons Basel-Stadt am Jahresende nach Staatsangehörigkeit (Schweiz/Ausland) und Kantonsbürgerschaft auf Ebene Gemeinde. Personen an administrativen Meldeadressen sind nicht berücksichtigt. An administrativen Meldeadressen sind Personen aus administrativen Gründen gemeldet, welche dort aber keinen physischen Wohnsitz haben (z.B. KESB).

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: Statistisches Amt


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title_for_slug: touristische-velorouten

de: velo pedelec e-bike veloweg fahrrad

author: Amt für Mobilität

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de: Die touristischen Velorouten zeigen in Basel-Stadt und in der näheren Umgebung die signalisierten Velorouten von EuroVelo und SchweizMobil sowie die signalisierten regionalen Velorouten wie der Südschwarzwald-Radweg und der Dreiland-Radweg.

kanton-basel-stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


de: wohnen bevolkerungsbestand bevolkerungsstruktur grunraum arbeitslosigkeit erwerbstatige

de: Kennzahlen zu den Basler Wohnvierteln und Landgemeinden - langer Datensatz (jsonl)

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de: Kennzahlen zu den Basler Wohnvierteln und Landgemeinden - langer Datensatz (jsonld)

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de: Kennzahlen zu den Basler Wohnvierteln und Landgemeinden - langer Datensatz (csv)

de: Ausgewählte statistische Kennzahlen der 19 Wohnviertel der Stadt Basel sowie der zwei Gemeinden Riehen und Bettingen seit 2015. Aufgrund einer veränderten Datenlage können die Indikatoren 3 (Religionszugehörigkeit) und 18 (Arbeitslosenquote) ab der Ausgabe 2020 nicht mehr dargestellt werden. Dieser lange Datensatz wurde zusätzlich zum bisher bereits bestehenden breiten Datensatz angelegt, um neben dem Publikationsjahr auch das jeweilige Datenjahr noch zu ergänzen. Die Berechnungsmethode für die Sozialhilfequote wurde 2022 für die Jahre ab 2017 rückwirkend angepasst.Zur Definition: [https://statistik.bs.ch/files/faltblatt/Erlaeuterungen-Quartierradar.pdf](https://statistik.bs.ch/files/faltblatt/Erlaeuterungen-Quartierradar.pdf).

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display_name: arbeitslosigkeit

bevolkerungsbestand

display_name: bevolkerungsbestand

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

envi

de: Umwelt

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

de: Statistisches Amt

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt


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de: baden rhein trubung lichtdurchlassigkeit

author: Amt für Umwelt und Energie

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de: Rheintrübung kontinuierlich (xls)

de:
Kontinuierlich gemessene Trübungsmesswerte der [Rheinüberwachungsstation
Weil am Rhein](https://www.bs.ch/wsu/aue/abteilung-umweltlabor/rheinueberwachungsstation-weil-am-rhein-rues) (RUES, siehe
https://www.bs.ch/wsu/aue/abteilung-umweltlabor/rheinueberwachungsstation-weil-am-rhein-rues),
jeweils gemittelt über eine Stunde.

Erklärung zur Einheit: Die Trübung einer
Flüssigkeit wird optisch ermittelt, jedoch mittels elektronischer Auswertung
gemessen. Die Wellenlänge der Mess-Strahlung liegt üblicherweise im
Infrarotbereich bei 860 nm (nach ISO 7027).

FNU: Formazine Nephelometric Unit – Streulichtmessung (Winkel 90°) gemäß den
Vorschriften der Norm ISO 7027

Messbetrieb / Unterhalt: [Amt
für Umwelt und Energie Basel-Stadt (AUE-BS)](https://www.bs.ch/wsu/aue)
(siehe https://www.bs.ch/wsu/aue)

baden

display_name: baden

lichtdurchlassigkeit

display_name: lichtdurchlassigkeit

rhein

display_name: rhein

trubung

display_name: trubung

de: Amt für Umwelt und Energie

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

de: Rheintrübung kontinuierlich


recyclingstationen

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de: mull wiederverwertung recycling abfall entsorgen

author: Tiefbauamt

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de: gpx

de: Recyclingstationen für Glas, Weissblech, Aluminium und Batterien im Kanton Basel-Stadt.


baustellen-in-gewassernahe

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de: baustelle sperrzone

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de: Baustellen in Gewässernähe (rdfxml)

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de: Dieser Datensatz enthält Informationen zu Baustellen in Gewässernähe, über welche die Bevölkerung z.B. via BachApp informiert werden soll.

baustelle

display_name: baustelle

sperrzone

display_name: sperrzone

envi

de: Umwelt

de: Tiefbauamt

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

de: Baustellen in Gewässernähe


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title_for_slug: wohnbevolkerung-nach-heimat-und-block

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de: Wohnbevölkerung nach Staatsangehörigkeit und Block (geojson)

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de: Wohnbevölkerung nach Staatsangehörigkeit und Block (rdfxml)

de: Dieser Datensatz beinhaltet Angaben zur Wohnbevölkerung des Kantons Basel-Stadt am Jahresende nach Staatsangehörigkeit (Schweiz/Ausland) und Kantonsbürgerschaft auf Ebene Block. Personen an administrativen Meldeadressen sind nicht berücksichtigt. An administrativen Meldeadressen sind Personen aus administrativen Gründen gemeldet, welche dort aber keinen physischen Wohnsitz haben (z.B. KESB). Aus Datenschutzgründen werden nur Raumeinheiten mit mindestens 4 Einwohnern ausgewiesen.

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: Statistisches Amt


maintainer: Fachstelle OGD Basel-Stadt

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author: Medizinische Dienste

de: Coronavirus (COVID-19): Fallzahlen und Inzidenzen Basel-Stadt (turtle)

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de: Coronavirus (COVID-19): Fallzahlen und Inzidenzen Basel-Stadt (rdfxml)

de: Dieser Datensatz zeigt die Anzahl positiv auf SARS-CoV-2 getesteter Personen mit Wohnsitz im Kanton Basel-Stadt sowie die kumulierten Werte über die letzten 7 resp. 14 Tage, die jeweiligen Mittelwerte und die Inzidenzen pro 100 000 EinwohnerInnen gemäss [STATPOP](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/erhebungen/statpop.html). Die Zahlen werden gemäss dem Datum des Test-Resultats ausgewiesen, also gemäss jenem Datum, an dem ein Testresultat vorliegt. Dies geschieht in aller Regel innerhalb von 24 Stunden nach einem erfolgten Test. Bei nachträglich eintreffenden Meldungen werden die Zahlen der Vortage entsprechend korrigiert.Änderungsprotokoll:Die Erhebung der Werte wurde per 5. Juli 2023 sistiert. Der Datensatz wird nicht mehr aktualisiert. Aktualisierungsintervall von "WEEKLY" auf "NEVER" geändert.

corona

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display_name: fallzahlen

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display_name: test

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fr: Santé

de: Gesundheit

en: Health

it: Salute

de: Medizinische Dienste

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


author: Kantonspolizei

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de: Die Smiley-Geschwindigkeitsanzeigen dienen der Kantonspolizei Basel-Stadt zur Erhöhung der Verkehrssicherheit an der betreffenden Örtlichkeit. Die Wechselanzeige von der aktuell gefahrenen Geschwindigkeit und Smiley-Symbol (Lob oder Tadel) ohne Repression weist auf freundliche Weise auf ein allfälliges Fahrverhalten hin. Durch diese Selbstkontrolle soll das Fahrverhalten positiv beeinflusst, die vorgeschriebene Geschwindigkeit besser eingehalten und die Aufmerksamkeit der Verkehrsteilnehmenden erhöht werden. Mit den Geräten können zudem Verkehrsdaten anonym erfasst werden. Die Geschwindigkeitsanzeigen stehen nicht in einem Zusammenhang mit Ordnungsbussen oder einer strafrechtlichen Verfolgung.

geschwindigkeit

display_name: geschwindigkeit

strassenverkehrssicherheit

display_name: strassenverkehrssicherheit

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector


de: nutzungsplan bebauungsplan flachennutzungsplan naturschutzzonen

author: Städtebau & Architektur

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de: Nutzungsplan - Zonenplan Stadt Basel:  Überlagernde Festlegungen (ov2)

de: Dieser Datensatz beinhaltet Informationen über die Grundnutzung überlagernder Flächen und ist ein Teil des Geodatenmodelles des Kantons Basel-Stadt zum Thema ?Nutzungsplanung?.Weitere Daten zum Thema ?Nutzungsplanung?: [https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=Nutzungsplanung](https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=Nutzungsplanung)

bebauungsplan

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display_name: naturschutzzonen

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regi

fr: Régions et villes

de: Regionen und Städte

kanton-basel-stadt

en: The Canton of Basel-Stadt publishes open government datasets from cantonal offices and departments. **Open Data Basel-Stadt** is responsible for supporting the administrative units that publish data.

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


de: fluss rus rhein bach wasserqualitat wassertemperatur chemie messwert

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de: Rheinüberwachungsstation: Umweltanalyse Wasserphase (kml)

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de: Rheinüberwachungsstation: Umweltanalyse Wasserphase (parquet)

de: Der Datensatz enthält die Analysedaten aus der binationalen Rheinüberwachungsstation (RÜS) in Weil am Rhein (Rhein-Kilometer 171,37) seit Bestehen der Station im Jahr 1993 aus der Matrix Wasser.Der Rhein wird aktuell auf 670 Schadstoffe untersucht, 420 davon täglich. Der Unterhalt der Anlage und die Analytik werden durch das Amt für Umwelt und Energie des Kantons Basel-Stadt (AUE) geleistet. Auftraggeber sind die Landesanstalt für Umwelt, Messungen und Naturschutz Baden-Württemberg (LUBW) und das schweizerische Bundesamt für Umwelt (BAFU).Weitere Informationen: [https://www.bs.ch/wsu/aue/abteilung-umweltlabor/rheinueberwachungsstation-weil-am-rhein-rues](https://www.bs.ch/wsu/aue/abteilung-umweltlabor/rheinueberwachungsstation-weil-am-rhein-rues)Die Daten einzelner Jahre ab dem Jahr 1993 können heruntergeladen werden unter der URL mit dem Muster https://data-bs.ch/umweltlabor/gew_rhein_rues_wasser_[JAHR].csv, also zum Beispiel für das Jahr 2020 hier: [https://data-bs.ch/umweltlabor/gew_rhein_rues_wasser_archive/gew_rhein_rues_wasser_2020.csv](https://data-bs.ch/umweltlabor/gew_rhein_rues_wasser_archive/gew_rhein_rues_wasser_2020.csv)

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display_name: wasserqualitat

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display_name: wassertemperatur

envi

de: Umwelt


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de: ogd metadaten datensatz

author: Open Data Basel-Stadt

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de: OGD Datensätze (csv)

de: Metadaten zu den im vorliegenden Datenportal publizierten OGD Datensätzen.

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display_name: metadaten

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display_name: ogd

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: Open Data Basel-Stadt

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt

en: Canton of Basel-City

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

de: OGD Datensätze


solarkataster-solarpotenzial

title_for_slug: solarkataster-solarpotenzial

de: solarenergie solarkollektor

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de: Solarkataster: Solarpotenzial (geojson)

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de: Solarkataster: Solarpotenzial (csv)

de:
Über den Solarkataster kann abgeschätzt werden, wie gut sich die Dach- und Fassadenflächen im Kantonsgebiet für die solare Nutzung eignen. Die ausgewiesenen Potenziale beruhen auf Modellrechnungen und stellen keine exakten Messwerte dar.
 Sämtliche Datensätze zu dem Produkt "Solarkataster": [https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=solarkataster](https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=solarkataster)
Zusätzliche Informationen
Die ausgewiesenen Potenziale beruhen auf Strahlungsmodellierungen der Firma Laserdata GmbH aus Innsbruck und stellen keine exakten Messwerte dar. Sie können lediglich eine grobe Abschätzung zur Eignung einer Dachfläche für eine solare Nutzung ermöglichen.
Die Berechnung der solaren Globalstrahlung basiert auf dem 0.5m-Oberflächenmodell der Laserscan-Befliegung vom Frühjahr 2021 sowie der Fassaden des 3D Stadtmodells des Kantons Basel-Stadt. Die Gebäudeumrisse stammen aus der Ebene Bodenbedeckung der Amtlichen Vermessung vom 20.07.2021 und die Dachkanten vom 3D-Stadmodell Stand: 26.05.2021.

Die Berechnungsschritte umfassen im Einzelnen:
- Übernahme des digitalen Oberflächenmodells (DSM) sowie des 3D Stadtmodells vom Auftraggeber (z.B: des Kantons Basel-Stadt) in Softwaremodule der Firma Laserdata GmbH aus Innsbruck, Datenbankaufbau DSM, umliegendes Digitales Geländemodell (DGM), Indexierung, Tile-Generierung

- Strahlungsmodellierung der Dachflächen auf Rasterbasis DGM (Topographie) und DSM (Nahverschattung) über ein astronomisches Jahr hinweg,

- Strahlungsmodellierung der Gebäudefassaden über synthetisch erzeugte Fassadenpunkte mit Neigung und Ausrichtung auf Basis des 3D Stadtmodells, DGM (Topographie) und DSM (Nahverschattung) über ein astronomisches Jahr hinweg

- Berechnung von für verschiedene Zeiträume berechnete Globalstrahlungs-Rasterdatensätzen (insbesondere Sommer-, Winterhalbjahr, Jahressummenwert) des Solarpotenzials der Hausdächer. Einheit: Kilowattstunden pro m² und Bezugszeitraum

- Korrektur der unter clear sky Bedingungen modellierten Globalstrahlung anhand von meteorologischen Messwerten

- Einteilung der Eignung der Dachflächen zur solaren Nutzung in vom Auftraggeber bestimmte Klassen für Photovoltaik sowie Solarthermie unter Berücksichtigung von definierten Mindestflächen

- Zonalstatistik der Rasterinformationen des Solarpotenzials sowie der Fassadeneinstrahlung als Attributdaten zu einem Vektorlayer der Gebäudeumrisse des Auftraggebers des Kantons Basel-Stadt

solarenergie

display_name: solarenergie


ordnungsbussen

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de: Dieser Datensatz zeigt die durch die Kantonspolizei Basel-Stadt ausgestellten Ordnungsbussen gemäss [eidg. Ordnungsbussenverordnung](https://www.fedlex.admin.ch/eli/oc/2019/93/de). Es handelt sich ausschliesslich um bereits bezahlte Bussen.Der Datensatz enthält die Ordnungsbussen ab Januar 2017.Die Daten im Zeitraum vom 1.1.2017 bis 30.11.2019 wurden korrigiert. Die entsprechenden Werte können deshalb minim von jenen abweichen, welche vor dem 21. April 2020 an dieser Stelle publiziert waren.

busse

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just

fr: Justice, système juridique et sécurité publique

de: Justiz, Rechtssystem und öffentliche Sicherheit

en: Justice, legal system and public safety

it: Giustizia, sistema giuridico e sicurezza pubblica

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

tran

fr: Transports

de: Verkehr

en: Transport

it: Trasporti

de: Kantonspolizei

kanton-basel-stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


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de: Tägliche Ankünfte und Logiernächte nach Herkunftsland (xls)

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de: Dieser Datensatz zeigt die Anzahl Ankünfte und Logiernächte in baselstädtischen Hotels nach Herkunftsland und Kategorie auf täglicher Basis.

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de: Wirtschaft und Finanzen

de: Statistisches Amt

kanton-basel-stadt

de: Kanton Basel-Stadt


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de: Die Güteklassen zeigen auf, wie gut ein Gebiet mit dem öffentlichen Verkehr erschlossen ist. Die Klasse ist abhängig von dem Transportmittel (Kleinbus, Bus, Tram, S-Bahn, Fernverkehrszug), dem jeweiligen Takt und der Distanz zur Haltestelle. Die Klasse zeigt die beste Erschliessung auf.

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


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de:
Dieser Datensatz beinhaltet die signalisierten Fussgängerzonen.
Die verkehrsberuhigten Zonen setzen sich aus Fussgängerzonen, Begegnungszonen und Tempo 30-Zonen zusammen. Ebenso ist der Perimeter des Verkehrskonzepts Innenstadt mit der Kernzone mit eingeschränktem Motorfahrzeugverkehr dargestellt.
Weitere Daten zu "Verkehrsberuhigte Zonen":[https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=Verkehrsberuhigte+Zonen](https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=Verkehrsberuhigte+Zonen)

fussganger

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display_name: geschwindigkeitsbeschrankun

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de: Regionen und Städte

en: Regions and cities


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de: statistik wohnbezirk einteilung

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de:
Die Bezirke sind Untereinheiten der Wohnviertel. Jedes Wohnviertel mit Ausnahme von Klybeck und Kleinhüningen ist in 2 bis 8 Bezirke unterteilt. Insgesamt werden auf dem gesamten Kantonsgebiet 69 Bezirke unterschieden.

Statistische Nummerierung:
Die Nummerierung der Bezirke setzt sich zusammen aus der zweistelligen Wohnviertel-Nr. und der einstelligen Bezirks-Nr. (im Label durch einen Punkt getrennt):
- Beispiel für den Bezirk Flora (1) im Wohnviertel Matthäus (17): BEZ_ID 171, die Bezeichnung (BEZ_Label) lautet 17.1
- Beispiel für das Wohnviertel Kleinhüningen ohne Bezirke (19.0): BEZ_ID 190, die Bezeichnung (BEZ_Label) lautet 19.0

einteilung

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statistik

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gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

kanton-basel-stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


grosser-rat-live-abstimmungsergebnisse

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de: parlament abstimmung grosser-rat legislative demokratie

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de: Dieser Datensatz zeigt die Resultate der Abstimmungen des Grossen Rates Basel-Stadt, einzeln für jedes Ratsmitglied und jede Abstimmung. An Sitzungstagen werden die Daten in Echtzeit aktualisiert. Abstimmungen an Sitzungen, welche während der Coronavirus-Ausnahmesituation 2020/2021 im Kongresscenter Basel abgehalten wurden, sind nun auch in diesem Datensatz vorhanden. Die Daten können auch als Website und PDF Datei hier eingesehen werden: Aktuelle Sitzung: [https://grosserrat.bs.ch/ratsbetrieb/tagesordnung/abstimmungsergebnisse](https://grosserrat.bs.ch/ratsbetrieb/tagesordnung/abstimmungsergebnisse)[](http://abstimmungen.grosserrat-basel.ch/index_aktuell.php)Vergangene Sitzungen (Archiv): [http://abstimmungen.grosserrat-basel.ch/index_archiv.php](http://abstimmungen.grosserrat-basel.ch/index_archiv.php)[](http://abstimmungen.grosserrat-basel.ch/index_archiv.php)Bitte beachten Sie, dass für das offizielle Abstimmungsergebnis das jeweilige Sitzungsprotokoll des Grossen Rates massgeblich ist (elektronische Fassung: [https://ratsprotokolle.grosserrat.bs.ch/shareparl/](https://ratsprotokolle.grosserrat.bs.ch/shareparl/))Änderungsprotokoll:5. April 2024: Der Parlamentsdienst nutzt seit dem September 2023 ein neues Abstimmungssystem. Dies führt zu einigen Änderungen bei den Daten, die geliefert werden. Die Daten konnten mit folgenden Spalten ergänzt werden: Signatur Geschäft, Signatur Dokument, Erweiterte Abstimmungsnummer, Anrede der abstimmenden Person und Funktion der abstimmenden Person. Des Weiteren haben sich die Abstimmungstypen geändert.Die Abstimmungstypen vor dem September 2023: Abstimmung, Schlussabstimmung, Antrag, offene Wahl, Rückweisung, Eventualabstimmung, Eintreten, Ordnungsantrag, ungültigDie Abstimmungstypen nach dem September 2023: Anwesenheit, Ad Hoc einfaches Mehr, Ad Hoc 2/3 Mehr, Eventual Abstimmung, Schlussabstimmung, Quorum erfassen

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de: Justiz, Rechtssystem und öffentliche Sicherheit

de: Parlamentsdienst des Grossen Rates

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de: Kanton Basel-Stadt

de: Grosser Rat: Live-Abstimmungsergebnisse

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de: Dieser Datensatz zeigt die SARS-CoV-2-Impfungen, welche an Personen mit Wohnsitz im Kanton Basel-Stadt verabreicht wurden nach Impfstatus. Unterschieden wird dabei auf oberster Ebene in teilweise geimpfte Personen, vollständig geimpfte Personen und Personen mit Auffrischimpfung. Die Definitionen dieser Einteilung finden Sie in den Spaltenbeschreibungen resp. im Datensatzschema. Die Datenbasis bildet der Vaccination Monitoring Data Lake (VMDL) des BAG. Der Datensatz wird stündlich aktualisiert. Anmerkung: Die geimpften Personen wohnen im Kanton Basel-Stadt, müssen aber nicht zwingend auch im Kanton Basel-Stadt geimpft worden sein. Aus diesem Grund unterscheiden sich die hier publizierten Zahlen auch von jenen im [Datensatz mit den im Kanton Basel-Stadt verabreichten Impfungen](https://data.bs.ch/explore/dataset/100111/).Methodische Hinweise:Als vollständig geimpft gelten folgende Personen:Mindestens zwei Dosen einer MehrdosisimpfungEine Dosis einer EinmaldosisimpfungGenesene (positiver PCR-Test) und mindestens eine Dosis einer Einmal- oder einer MehrdosisimpfungAls teilweise geimpft gelten folgende Personen:Erste Dosis einer MehrdosisimpfungAls mit mindestens einer Dosis geimpft gelten folgende Personen:Mindestens eine Dosis einer Einmal- oder einer MehrfachdosisimpfungAls Impfung aufgefrischt gelten folgende Personen:Mindestens dritte Dosis einer Mehrfachdosisimpfung nach abgeschlossener Grundimmunisierung durch MehrdosisimpfungGenesene (positiver PCR-Test) mit zweiter Dosis einer MehrdosisimpfungErste Dosis einer Mehrdosisimpfung nach abgeschlossener Grundimmunisierung durch eine EinmaldosisimpfungDer Code für die Berechnung der verschiedenen Impftypen kann unter diesem Link eingesehen werden: [https://github.com/opendatabs/data-processing/blob/master/bag_coronavirus/src/etl_vmdl_impftyp.py](https://github.com/opendatabs/data-processing/blob/master/bag_coronavirus/src/etl_vmdl_impftyp.py)[](https://github.com/opendatabs/data-processing/blob/master/bag_coronavirus/src/etl_vmdl_impftyp.py)Die Meldepflicht der COVID-Impfungen via VMDL Plattform des Bundes wurde per 1. Juli 2023 aufgehoben. Nach diesem Datum wurden Impfungen deshalb nicht mehr systematisch erfasst. Der vorliegende Datensatz zeigt deshalb Impfungen nur bis 1. Juli 2023.

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de: Gesundheit

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de: Medizinische Dienste

kanton-basel-stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.


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de: Dieser Datensatz zeigt die Wohnbevölkerung des Kantons Basel-Stadt auf Ebene Bezirk. Die Daten werden monatlich aktualisiert. Bis zum Jahr 2011 sind nur die Jahresendbestände verfügbar.Die hier veröffentlichten Werte der Jahre 1979 bis 2011 weichen aus methodischen Gründen von denjenigen in der kantonalen öffentlichen Statistik ab: In Letzterer wurde bis zum Jahr 2011 die Bevölkerungszahl durch Fortschreibung ermittelt. Seit dem Jahr 2012 basiert sie direkt auf Auswertungen aus dem kantonalen Einwohnerregister. Die hier veröffentlichten Werte hingegen basieren seit 1979 auf Auswertungen aus dem Einwohnerregister.


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de: Der Datensatz zeigt alle Durchfahrten von Fahrzeugen mit der dazugehörigen Zeitangabe.Weitere Informationen und Daten rund um das Projekt «Smarte Strasse» finden Sie unter den folgenden Links:Informationen zum Projekt «Smarte Strasse»: [https://www.bs.ch/medienmitteilungen/pd/2022-pilotprojekt-smarte-strasse-neue-technologien-im-test-fuer-die-stadt-von-morgen](https://www.bs.ch/medienmitteilungen/pd/2022-pilotprojekt-smarte-strasse-neue-technologien-im-test-fuer-die-stadt-von-morgen) Genaue Standorte aller Sensoren (inkl. dem Schallsensor, der die Fahrzeugdurchfahrten zählt): [https://data.bs.ch/explore/dataset/100114/](https://data.bs.ch/explore/dataset/100114/) Weitere Datensätze aus dem Projekt «Smarte Strasse»: [https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=smarte+strasse](https://data.bs.ch/explore/?refine.tags=smarte+strasse) Hinweis: Die Sensoren an der Gundeldingerstrasse wurden am 29.6.23 abmontiert. Es werden keine Daten mehr erhoben.Änderungsprotokoll: 29.06.2023 - Aktualisierungsintervall von "CONT" auf "NEVER" geändert.

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de: Verkehr

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de: Kanton Basel-Stadt

de: Der Kanton Basel-Stadt veröffentlicht Open Government-Datensätze von kantonalen Ämtern und Dienststellen. **Open Data Basel-Stadt** ist zuständig für die Unterstützung der datenpublizierenden Verwaltungsstellen.

de: Smarte Strasse: Fahrzeugdurchfahrten