aktuelle-bevolkerung-nach-geschlecht

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Ständige Wohnbevölkerung und nichtständige ausländische Wohnbevölkerung nach Geschlecht im Kanton Zug, nach Quartal, 2025.

(QUELLE: Bundesamt für Statistik, STATPOP)

de: bevolkerung einwohner herkunft

kanton-zug

de:
Hier veröffentlicht das Team von Open Data Zug von der kantonalen Fachstelle für Daten und Statistik schrittweise offene Behördendaten der kantonalen Verwaltung.

Weitere Informationen unter https://zg.ch/opendata

de: Kanton Zug

de: Fachstelle für Daten und Statistik des Kantons Zug

de: Aktuelle Bevölkerung nach Geschlecht

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soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

einwohner

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herkunft

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wasserqualitat-an-badeplatzen

de:
Messwerte zur Beurteilung der Wasserqualität an Badeplätzen im Kanton Zug, 2006 bis 2024.

Untersuchungen erfolgten auf:
- Escherichia coli
- Enterokokken (ab 2011)
- Salmonellen (bis 2012)

Masseinheit:
KBE/100ml = Kolonie-bildende Einheiten pro 100 Milliliter

Erläuterung:
"n.n." = nicht nachweisbar (in Probe keine Keime der gesuchten Spezies/Genus pro 100 ml nachweisbar)

Mikrobiologische Untersuchungen anhand Indikatorkeimen bestimmen den Grad der Verunreinigung durch Abschwemmung von Oberflächen, Erdreich und möglicher Eintrag von Fäkalien tierischen und menschlichen Ursprungs. Daraus ergibt sich ein Hinweis auf möglicherweise vorhandene, krankheitserregende Bakterien und Viren.

------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Auf Grund der Untersuchungsergebnisse wird das Badewasser in die Qualitätsklassen A - D eingeteilt (siehe auch "Dokumentation: Übersichtsgrafik Qualitätsklassen"):

A/B
Beurteilung: gut, eine gesundheitliche Beeinträchtigung ist nicht zu erwarten.

C
Beurteilung: akzeptabel, eine gesundheitliche Beeinträchtigung ist nicht auszuschliessen. Empfehlung: Nicht tauchen, nach dem Baden gründlich duschen.

D
Beurteilung: schlecht, eine gesundheitliche Beeinträchtigung ist möglich. Das Baden ist mit gesundheitlichen Risiken verbunden, es wird vom Baden abgeraten.

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

Das Amt für Verbraucherschutz untersucht regelmässig die Badewasserqualität der öffentlichen Seebäder. Lorze, Sihl und Reuss gelten nicht als öffentliche Badegewässer. Badeplätze an diesen Flüssen sind aber in der Bevölkerung äusserst beliebt. Es wird deshalb an einigen Messstellen auch die Badewasserqualität dieser Flüsse untersucht.

Resultate zu Probestellen unterhalb einer Abwasserreinigungsanlage (ARA):
Die Probestellen «Sihl, Sihlbrugg, Sihlbruggstr. Parkplatz» und «Lorze, Hagendorn, Spielplatz» wurde bis 2023 als Badeplätze geführt. Sie befinden sich direkt unterhalb einer ARA. An diesen Wasserstellen gibt es eine erhöhte Konzentration von Bakterien durch das Einleiten von gereinigtem Abwasser. Darunter befinden sich auch krankheitserregende und antibiotikaresistente Keime. An diesen Stellen wird trotz möglicherweise genügender Qualitätsklasse vom Baden abgeraten.

Risiken:
-	Magen-Darm-Erkrankungen mit Durchfall und/oder Erbrechen
-	Vereiterung von Wunden, Bindehautreizungen, Ohrenentzündungen
-	Erschwerte Behandlung, wenn Infektion durch antibiotikaresistente Keime verursacht

Trotzdem ins Wasser? Diese Massnahmen reduzieren Ihr Risiko:
-	Möglichst wenig Wasser schlucken
-	Hautverletzungen wasserdicht abdecken
-	Nach dem Baden gründlich duschen

de: wasserqualitat keime badewasser freibad

kanton-zug

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en: Canton of Zug

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de: Amt für Verbraucherschutz des Kantons Zug

de: Wasserqualität an Badeplätzen

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Ständige Wohnbevölkerung nach Herkunft (Schweiz/Ausland) und Alterklasse im Kanton Zug, nach Quartal, 2025.

(QUELLE: Bundesamt für Statistik, STATPOP)

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de: Aktuelle ständige Wohnbevölkerung nach Herkunft und Altersklasse

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Anzahl Personen (Wohnbevölkerung) nach Wirtschaftssektor und Geschlecht in den Gemeinden des Kantons Zug in den Jahren 1970, 1980, 1990 und 2000.

(QUELLE: Bundesamt für Statistik, Volkszählung)

de: bevolkerung wirtschaft arbeit

kanton-zug

de:
Hier veröffentlicht das Team von Open Data Zug von der kantonalen Fachstelle für Daten und Statistik schrittweise offene Behördendaten der kantonalen Verwaltung.

Weitere Informationen unter https://zg.ch/opendata

de: Kanton Zug

de: Fachstelle für Daten und Statistik des Kantons Zug

de: Bevölkerung nach Wirtschaftssektor und Gemeinde 1970 - 2000

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de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

fr: Économie et finances

it: Economia e finanze

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de: Dieser Datensatz enthält alle Departementsvorsitze der Regierungsratsmitglieder seit der Einführung des Departementssystems im Jahr 1841. Jede Zeile beschreibt eine Person, ein Departement und den Zeitraum der Leitung.Besonderheiten:- Einige Personen übernahmen das Departement mehrfach, wodurch mehrere Zeitabschnitte entstehen.- Der Datensatz ist vollständig joinbar über nr.Datenquelle: Amt für Daten und Statistik Kanton Thurgau

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kanton-thurgau

de: Der Kanton Thurgau veröffentlicht hier schrittweise OGD-Datensätze der kantonalen Verwaltung.

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de: Regierung und öffentlicher Sektor

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de: Der Datensatz enthält die Anzahl aller immatrikulierten Wasserfahrzeuge im Kanton Thurgau nach Art des Wasserfahrzeugs, Art des Motors und MotorleistungDatenquelle: Kantonspolizei Kanton Thurgau

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kanton-thurgau

de: Der Kanton Thurgau veröffentlicht hier schrittweise OGD-Datensätze der kantonalen Verwaltung.

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de: Der Datensatz enthält die Anzahl Privathaushalte, differenziert nach Haushaltsgrösse (Einpersonenhaushalte bis Haushalte mit 5 oder mehr Personen), Altersklassen der ständigen Wohnbevölkerung (unter 25, 25-64, 65+ Jahre) und politischer Gemeinde. Die Daten stammen aus der Statistik der Bevölkerung und der Haushalte  (STATPOP) des Bundesamtes für Statistik. Ein Privathaushalt ist definiert durch eine Person oder eine Gruppe von Personen, die zusammenwohnen und ihren Haushalt führen. Kollektiv- und Sammelhaushalte sind nicht im Datensatz enthalten.Datenquelle: Bundesamt für Statistik BFS

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de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: Anzahl Privathaushalte Kanton Thurgau ab 2019 nach Gemeinden, Haushaltsgrösse und Altersklassen der ständigen Wohnbevölkerung (csv)

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de: Dieser Datensatz enthält die Stammdaten aller Mitglieder des Regierungsrates des Kantons Thurgau seit 1803. Er umfasst Informationen zu Namen, Herkunft, Wahl- und Amtsdaten sowie Parteizugehörigkeit.Besonderheiten:Historische Daten enthalten teilweise unscharfe Datumsangaben, die im Rahmen der Aufbereitung normalisiert wurden.Der Datensatz dient als Basis für Verknüpfungen mit Präsidien und Departementsleitungen über nrDatenquelle: Amt für Daten und Statistik Kanton Thurgau

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kanton-thurgau

de: Der Kanton Thurgau veröffentlicht hier schrittweise OGD-Datensätze der kantonalen Verwaltung.

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de: Dieser Datensatz enthält alle Regierungsratspräsidentschaften der Regierungsrätinnen und Regierungsräte seit 1803. Jede Präsidnetschaft bildet eine eigene Zeile.Besonders in den frühen Jahren sind die Präsidentschaften nicht klar, weshalb der Datensatz dort lückenhaft ist.Besonderheiten:- Mehrfach-Präsidien werden als mehrere separate Zeilen abgebildet (tidy-Format).- Verknüpfbar mit Stammdaten (regierungsraete) über nr.Datenquelle: Amt für Daten und Statistik Kanton Thurgau

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de: Shuttleinformation Strassen TU

schweizerische-bundesbahnen-sbb

fr:
Les CFF sont l’un des piliers d’une mobilité durable en Suisse. Chaque jour, les CFF acheminent 1,18 million de voyageurs et 210 000 tonnes de marchandises, de manière ponctuelle et respectueuse de l’environnement.

Le chemin de fer crée des liens à travers toute la Suisse, par-delà les frontières linguistiques, culturelles et politiques. Du point de vue économique et social, il contribue ainsi à la qualité de vie et à la compétitivité de notre pays. Mais les CFF ne sont pas qu’une entreprise de chemin de fer moderne et performante. En leur qualité d’employeur, de commanditaire, de propriétaire et de gérant d’immeubles, ils sont responsables de la Suisse, de ses régions et de l’environnement.

de:
Die SBB ist das Rückgrat einer nachhaltigen Mobilität in der Schweiz. Täglich sind 1,18 Millionen Reisende und 210'000 Tonnen Güter mit der SBB sicher, pünktlich und umweltfreundlich unterwegs.

Die Eisenbahn verbindet die Schweiz über alle sprachlichen, kulturellen und politischen Grenzen hinweg und leistet in wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Hinsicht einen überaus wertvollen Beitrag an die Lebensqualität und Wettbewerbsfähigkeit unseres Landes. Die SBB ist aber weit mehr als ein modernes und leistungsfähiges Bahnunternehmen. Auch als Arbeits- und Auftraggeberin sowie als Immobilienbesitzerin und ‑bewirtschafterin übernimmt sie Verantwortung für die Schweiz, ihre Regionen und die Umwelt.

en:
SBB is the backbone of sustainable mobility in Switzerland. Every day, it safely transports 1.18 million passengers and 210,000 tonnes of freight on time and in an environmentally friendly manner.

The railway transcends all linguistic, cultural and political boundaries to bring Switzerland together, and in economic and social terms, it makes a vital contribution to the quality of life and competitiveness of our country. However, SBB is much more than just a modern, efficient railway company. As an employer and contractor, a property owner and a real estate manager, SBB takes responsibility for Switzerland, its regions and the environment.

it:
Le FFS assumono la loro responsabilità.

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Le FFS sono la colonna portante della mobilità sostenibile in Svizzera. Ogni giorno 1,18 milioni di viaggiatori e quasi 210 000 tonnellate di merci viaggiano con le FFS in modo sicuro, puntuale e rispettoso dell'ambiente.

La ferrovia unisce la Svizzera oltre i confini linguistici, culturali e politici e dal punto di vista economico e sociale assicura un contributo oltremodo prezioso alla qualità di vita e alla competitività del nostro Paese. Le FFS tuttavia sono ben più di un'impresa ferroviaria moderna e altamente performante. Esse assumono la loro responsalibità per la Svizzera, le sue regioni e l'ambiente anche come datore di lavoro, di committenti, così come di proprietarie e amministratrici di fondi e di immobili.

de: Schweizerische Bundesbahnen SBB

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Die SBB ist das Rückgrat einer nachhaltigen Mobilität in der Schweiz. Täglich sind 1,18 Millionen Reisende und 210'000 Tonnen Güter mit der SBB sicher, pünktlich und umweltfreundlich unterwegs.

Die Eisenbahn verbindet die Schweiz über alle sprachlichen, kulturellen und politischen Grenzen hinweg und leistet in wirtschaftlicher und gesellschaftlicher Hinsicht einen überaus wertvollen Beitrag an die Lebensqualität und Wettbewerbsfähigkeit unseres Landes. Die SBB ist aber weit mehr als ein modernes und leistungsfähiges Bahnunternehmen. Auch als Arbeits- und Auftraggeberin sowie als Immobilienbesitzerin und ‑bewirtschafterin übernimmt sie Verantwortung für die Schweiz, ihre Regionen und die Umwelt.

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de: 21197_BehiG Haltekantesegment (shp)

de: shp


tierversuche-bewilligungen

de: Bundesamt für Lebensmittelsicherheit und Veterinärwesen BLV

en: Federal Food Safety and Veterinary Office FSVO

fr: Office fédéral de la sécurité alimentaire et des affaires vétérinaires OSAV

it: Ufficio federale della sicurezza alimentare e di veterinaria USAV

fr:
En Suisse, l’expérimentation animale requiert une autorisation des autorités cantonales. Est considérée comme une expérimentation animale toute mesure pratiquée sur des animaux vivants visant, par exemple, à vérifier des hypothèses scientifiques, à prélever des échantillons à des fins scientifiques, à développer des substances ou à assurer la formation et le perfectionnement. Une autorisation n’est accordée qu’après examen par une commission indépendante de l’expérimentation animale, si la contrainte imposée aux animaux est limitée au strict minimum et si une pesée des intérêts justifie l’expérimentation. Les expérimentations doivent être dirigées par des spécialistes qualifiés, documentées par écrit et réalisées dans des établissements disposant d’une infrastructure appropriée.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/licenses

en:
In Switzerland, animal experimentation requires an authorisation from the cantonal authorities. Animal experimentation is defined as any measure carried out on living animals for purposes such as verifying scientific hypotheses, obtaining samples for scientific purposes, developing substances, or providing education and training. An authorisation (license) is granted only after review by an independent animal experimentation commission, if the burden on the animals is restricted to the indispensable minimum and a weighing of interests justifies the experiment. Experiments must be conducted under the direction of qualified professionals, documented in writing, and carried out in facilities with appropriate infrastructure.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/licenses

de:
Tierversuche in der Schweiz benötigen eine Bewilligung der kantonalen Behörden. Als Tierversuch gilt jede Massnahme an lebenden Tieren, die etwa der Überprüfung wissenschaftlicher Annahmen, der Gewinnung von Proben für wissenschaftliche Zwecke, der Entwicklung von Stoffen oder der Aus- und Weiterbildung dient. Eine Bewilligung wird nur erteilt, wenn nach Prüfung durch eine unabhängige Tierversuchskommission die Belastung der Tiere auf das unerlässliche Mass beschränkt ist und eine Güterabwägung den Versuch rechtfertigt. Versuche müssen von qualifizierten Fachpersonen geleitet, schriftlich dokumentiert und in Einrichtungen mit geeigneter Infrastruktur durchgeführt werden.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/licenses

it:
In Svizzera, la sperimentazione animale richiede un’autorizzazione delle autorità cantonali. È considerata sperimentazione animale qualsiasi misura applicata ad animali vivi volta, ad esempio, a verificare ipotesi scientifiche, a prelevare campioni a fini scientifici, a sviluppare sostanze o a garantire la formazione e il perfezionamento. L’autorizzazione è concessa solo dopo l’esame da parte di una commissione indipendente per la sperimentazione animale, se il carico sugli animali è limitato allo stretto necessario e se una ponderazione degli interessi giustifica la sperimentazione. Le sperimentazioni devono essere condotte da specialisti qualificati, documentate per iscritto ed eseguite in strutture con un’infrastruttura adeguata.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/licenses

de: tierversuche bewilligungen

en: animal-experimentation licences

fr: experimentation-animale autorisations

it: sperimentazione-animale autorizzazioni

maintainer: Kompetenzzentrum Daten (DCC)

fr: L’OSAV a pour principale mission de promouvoir activement la santé et le bien-être de l’homme et de l’animal. Son action repose essentiellement sur la sécurité des aliments et une alimentation saine, pour l’homme, et sur la protection et la santé des animaux.

en: The main task of the FSVO is to actively promote the health and well-being of humans and animals. The central pillars of this approach are food safety and healthy eating for humans, and animal health and welfare for animals.

de: Hauptaufgabe des BLV ist es, die Gesundheit und das Wohlbefinden von Mensch und Tier aktiv zu fördern. Die Hauptpfeiler dafür sind beim Menschen Lebensmittelsicherheit und gesunde Ernährung und beim Tier Tierschutz und Tiergesundheit.

it: Il compito principale dell’USAV consiste nel promuovere attivamente la salute e il benessere dell’essere umano e degli animali. Per l’uomo il focus è posto soprattutto sulla sicurezza alimentare e su un’alimentazione sana, mentre per gli animali sulla loro protezione e salute.

political_level: confederation

de: Tierversuche: Bewilligungen

en: Animal experimentation: Licences

fr: Expérimentation animale: Autorisations

it: Sperimentazione animale: Autorizzazioni

title_for_slug: Tierversuche: Bewilligungen

tech

de: Wissenschaft und Technologie

en: Science and technology

fr: Science et technologie

it: Scienza e tecnologia

fr: Licences

de: Licences

en: Licences

it: Licences

fr: Licences codelist type

de: Licences codelist type

en: Licences codelist type

it: Licences codelist type


tierversuche-versuchstierhaltungen

fr:
Depuis 2014, les animaux élevés dans des animaleries ou importés à des fins expérimentales sont également recensés. Les animaleries nécessitent une licence cantonale. L’élevage d’animaux de laboratoire génétiquement modifiés requiert une licence supplémentaire.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/facilities

en:
Since 2014, animals bred in animal facilities or imported for experimental purposes have also been recorded. Animal facilities require a cantonal license. The breeding of genetically modified laboratory animals requires an additional license.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/facilities

de:
Seit 2014 werden auch Tiere erfasst, die in Versuchstierhaltungen gezüchtet oder für Versuchszwecke importiert werden. Versuchstierhaltungen benötigen eine kantonale Bewilligung. Für die Zucht gentechnisch veränderter Versuchstiere ist eine zusätzliche Bewilligung erforderlich.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/facilities

it:
Dal 2014 vengono registrati anche gli animali allevati negli stabulari o importati a fini sperimentali. Gli stabulari necessitano di una licenza cantonale. Per l’allevamento di animali da laboratorio geneticamente modificati è necessaria una licenza supplementare.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/facilities

de: Tierversuche: Versuchstierhaltungen

en: Animal experimentation: Laboratory animal facilities

fr: Expérimentation animale: Élevages d'animaux de laboratoire

it: Sperimentazione animale: Allevamenti di animali da laboratorio

title_for_slug: Tierversuche: Versuchstierhaltungen

fr: Animal facilities

de: Animal facilities

en: Animal facilities

it: Animal facilities

fr: Animal facilities codelist categories

de: Animal facilities codelist categories

en: Animal facilities codelist categories

it: Animal facilities codelist categories

fr: Animal facilities origin

de: Animal facilities origin

en: Animal facilities origin

it: Animal facilities origin


tierversuche-abgeschlossene-versuche

fr:
Conformément à l’article 20a de la loi sur la protection des animaux, la statistique des expériences terminées inclut tous les recours aux animaux sur toute la durée d’un projet autorisé. Si des animaux sont utilisés plusieurs fois, toutes les utilisations sont comptabilisées dans les statistiques.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/completet_experiments

en:
According to Article 20a of the Animal Welfare Act, the statistics on completed experiments include all animal uses over the entire duration of a licensed project. If animals are used multiple times, each use is recorded in the statistics.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/completet_experiments

de:
Gemäss Artikel 20a des Tierschutzgesetzes umfasst die Statistik abgeschlossener Versuche sämtliche Tiereinsätze über die gesamte Dauer eines bewilligten Projekts. Werden Tiere mehrfach verwendet, so werden alle Einsätze statistisch erfasst.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/completet_experiments

it:
Conformemente all’articolo 20a della legge sulla protezione degli animali, le statistiche degli esperimenti conclusi comprendono tutti gli impieghi degli animali per l’intera durata di un progetto autorizzato. Se gli animali vengono utilizzati più volte, tutti gli impieghi sono registrati nelle statistiche.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/completet_experiments

de: Tierversuche: Abgeschlossene Versuche

en: Animal experimentation: Completed experiments

fr: Expérimentation animale: Expériences terminées

it: Sperimentazione animale: Esperimenti conclusi

title_for_slug: Tierversuche: Abgeschlossene Versuche

fr: Completed experiments 2014-2016

de: Completed experiments 2014-2016

en: Completed experiments 2014-2016

it: Completed experiments 2014-2016

fr: Completed experiments 2017

de: Completed experiments 2017

en: Completed experiments 2017

it: Completed experiments 2017

fr: Completed experiments 2018

de: Completed experiments 2018

en: Completed experiments 2018

it: Completed experiments 2018

fr: Completed experiments 2019

de: Completed experiments 2019

en: Completed experiments 2019

it: Completed experiments 2019

fr: Completed experiments 2020

de: Completed experiments 2020

en: Completed experiments 2020

it: Completed experiments 2020

fr: Completed experiments since 2021

de: Completed experiments since 2021

en: Completed experiments since 2021

it: Completed experiments since 2021

fr: Completed experiments areas of application


tierversuche-tierversuchsstatistik

de: Bundesamt für Lebensmittelsicherheit und Veterinärwesen BLV

en: Federal Food Safety and Veterinary Office FSVO

fr: Office fédéral de la sécurité alimentaire et des affaires vétérinaires OSAV

it: Ufficio federale della sicurezza alimentare e di veterinaria USAV

fr:
L’Office fédéral de la sécurité alimentaire et des affaires vétérinaires (OSAV) est,
conformément à l’article 36 de la loi sur la protection des animaux tenu de publier chaque année une statistique sur l’expérimentation animale en Suisse
Cette statistique repose sur les rapports annuels des chercheurs et se conforme aux prescriptions de la loi sur la protection des animaux ainsi qu’à la Convention européenne sur la protection des vertébrés utilisés à des fins expérimentales ou à d’autres fins scientifiques.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/statistics

en:
The Federal Food Safety and Veterinary Office (FSVO)
according to Article 36 of the Animal Welfare Act is required to publish annual statistics on animal experimentation in Switzerland
These statistics are based on the annual reports of researchers and comply with the provisions of the Animal Welfare Act as well as the European Convention for the Protection of Vertebrate Animals used for Experimental and other Scientific Purposes.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/statistics

de:
Das Bundesamt für Lebensmittelsicherheit und Veterinärwesen (BLV) ist
gemäss Artikel 36 des Tierschutzgesetzes verpflichtet, jährlich eine Statistik zu Tierversuchen in der Schweiz zu veröffentlichen.
Die Statistik basiert auf den Jahresberichten der Forschenden und richtet sich nach den Vorgaben des Tierschutzgesetzes sowie des Europäischen Übereinkommens zum Schutz der für wissenschaftliche Zwecke verwendeten Wirbeltiere.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/statistics

it:
L’Ufficio federale della sicurezza alimentare e di veterinaria (USAV) è,
conformemente all’articolo 36 della legge sulla protezione degli animali è tenuto a pubblicare ogni anno una statistica sulla sperimentazione animale in Svizzera
Questa statistica si basa sui rapporti annuali dei ricercatori e si conforma alle disposizioni della legge sulla protezione degli animali nonché alla Convenzione europea per la protezione dei vertebrati utilizzati a fini scientifici.

https://www.dashboard.blv.admin.ch/animals/animal-experimentation/statistics

de: tierversuche statistik

en: animal-experimentation statistics

fr: experimentation-animale statistique

it: sperimentazione-animale statistica

fr: L’OSAV a pour principale mission de promouvoir activement la santé et le bien-être de l’homme et de l’animal. Son action repose essentiellement sur la sécurité des aliments et une alimentation saine, pour l’homme, et sur la protection et la santé des animaux.

en: The main task of the FSVO is to actively promote the health and well-being of humans and animals. The central pillars of this approach are food safety and healthy eating for humans, and animal health and welfare for animals.

de: Hauptaufgabe des BLV ist es, die Gesundheit und das Wohlbefinden von Mensch und Tier aktiv zu fördern. Die Hauptpfeiler dafür sind beim Menschen Lebensmittelsicherheit und gesunde Ernährung und beim Tier Tierschutz und Tiergesundheit.

it: Il compito principale dell’USAV consiste nel promuovere attivamente la salute e il benessere dell’essere umano e degli animali. Per l’uomo il focus è posto soprattutto sulla sicurezza alimentare e su un’alimentazione sana, mentre per gli animali sulla loro protezione e salute.

de: Tierversuche: Tierversuchsstatistik

en: Animal experimentation: Statistics

fr: Expérimentation animale: Statistique sur l’expérimentation animale

it: Sperimentazione animale: Statistica sulla sperimentazione animale

title_for_slug: Tierversuche: Tierversuchsstatistik

tech

fr: Science et technologie

fr: Animal experimentation statistics

de: Animal experimentation statistics

en: Animal experimentation statistics

it: Animal experimentation statistics

fr: Codelist animal category

de: Codelist animal category

en: Codelist animal category

it: Codelist animal category

fr: Codelist disease category

de: Codelist disease category

en: Codelist disease category

it: Codelist disease category

fr: Codelist experiment category

de: Codelist experiment category

en: Codelist experiment category

it: Codelist experiment category

fr: Codelist genetically modified

de: Codelist genetically modified

en: Codelist genetically modified

it: Codelist genetically modified

fr: Codelist institute id

de: Codelist institute id

en: Codelist institute id

it: Codelist institute id


de: Dieser Datensatz behinhaltet die Haltestellen des öffentlichen Verkehrs im Kanton Aargau.

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

de: AGIS Service Center Kanton Aargau

ag

capacity: public

de: Abteilung Verkehr

fr: geocat.ch permalien

it: geocat.ch link permanente

en: geocat.ch permalink

de: geocat.ch Permalink

de: öV-Haltestellen

title_for_slug: öV-Haltestellen

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

fr: Régions et villes

it: Regioni e città

tran

de: Verkehr

en: Transport

fr: Transports

it: Trasporti

de: AGIS Direktdownload

format: SERVICE


en: Processed ground temperature measurements at the Fluelapass permafrost borehole A (FLU_0102) in canton Graubunden, Switzerland. The borehole is located at 2394 m asl on a moderate (26°) North-east slope (45°). The surface material is talus and borehole depth is 23 m. Thermistors used YSI 44006. Year of drilling 2002. This borehole is part of the Swiss Permafrost network, PERMOS (www.permos.ch). Contact phillips@slf.ch for details of processing applied.

en: borehole ground permafrost permos temperature

envidat

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.

de: EnviDat: das Umwelt-Datenportal

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

fr: EnviDat: le portail de données environnementales

it: EnviDat: il portale dei dati ambientali

en: Processed permafrost borehole data (2394 m asl), Fluelapass A, Switzerland

value: Envidat Harvester

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

fr: Éducation, culture et sport

it: Istruzione, cultura e sport

en: PERMOS Data Portal

en: PERMOS DATA POLICY

format: PDF

media_type: application/pdf

borehole

display_name: borehole

ground

display_name: ground

permafrost

display_name: permafrost

permos

display_name: permos

temperature

display_name: temperature


en:
Forest monitoring to assess forest functioning under air pollution and climate change. Proceedings.
FORECOMON 2021 - the 9th forest ecosystem monitoring conference.
7-9 June 2021, WSL, Birmensdorf, Switzerland

The goal of FORECOMON 2021 is to highlight the extensive ICP Forests data series on forest growth, phenology and leaf area index, biodiversity and ground vegetation, foliage and litter fall, ambient air quality, deposition, meteorology, soil and crown condition. We combine novel modeling and assessment approaches and integrate long-term trends to assess air pollution and climate effects on European forests and related ecosystem services. Latest results and conclusions from local scale to European scale studies will be presented and discussed.

Copyright © 2021 by WSL, Birmensdorf
The authors are responsible for the content of their contribution.

en: air-pollution forest long-term-monitoring long-term-forest-ecosystem-research monitoring

en: Forest monitoring to assess forest functioning under air pollution and climate change. Proceedings. FORECOMON 2021 - the 9th forest ecosystem monitoring conference. 7–9 June 2021, Birmensdorf, Switzerland

en: Latest version

en: FORECOMON – Proceedings

en: Link to Proceedings in DORA WSL

en: First version of the proceedings containing errors. This early version it is kept, for traceability purposes, in conformance with DOI rules.

en: Deprecated version 1.0

air-pollution

display_name: air-pollution

forest

display_name: forest

long-term-forest-ecosystem-research

display_name: long-term-forest-ecosystem-research

long-term-monitoring

display_name: long-term-monitoring

monitoring

display_name: monitoring


en: This dataset contains experimental acoustic and vibration signals recorded by the Phased Microphone Arrays (PMA) system during laboratory impact calibration tests. The PMA system is designed for surrogate monitoring of bedload transport. It consists of a stainless-steel plate mounted on elastomer supports and instrumented with an array of microphone elements and an accelerometer fixed to the internal plate. The microphone sensors (sensitivity = 11.2 mV/Pa, frequency response = 10 Hz - 20 kHz) record air-pressure fluctuations caused by particle impacts, while the accelerometer (sensitivity = 50.0 mV/g, frequency response = 0.5 Hz - ~10 kHz) measures vibrations of the internal plate. All channels were synchronously sampled at 10 kHz using a 16-channel, 24-bit data acquisition system. Additional data and details on experimental setup, signal analysis, and interpretation are available in the associated publication.

en: accelerometer acoustic-signals bedload-transport impact-test localization microphone monitoring-techniques natural-hazards particle-size surrogate-measurement

en: Acoustic Data from the PMA Bedload Monitoring System

en: The dataset corresponds to the typical signal shown in Figure 4 of the related publication and represents a centric impact (location 1.4) of a 24.8 mm quartz sphere dropped onto the PMA plate with a velocity of 1.05 m/s. The data include paired recordings from the accelerometer (mounted near the centre of the PMA internal plate) and the microphone element M01, obtained from ten repeated impact experiments. This dataset provides an example of the PMA system’s acoustic and vibration response to a single-particle impact. Additional data and details on experimental setup, signal analysis, and interpretation are available in the associated publication.

accelerometer

display_name: accelerometer

acoustic-signals

display_name: acoustic-signals

bedload-transport

display_name: bedload-transport

impact-test

display_name: impact-test

localization

display_name: localization

microphone

display_name: microphone

monitoring-techniques

display_name: monitoring-techniques

natural-hazards

display_name: natural-hazards

particle-size

display_name: particle-size

surrogate-measurement

display_name: surrogate-measurement


en:
Data and code for the paper published in Ecography: Community structure and range shifts in Arctic marine fish under climate change
Abstract:
Arctic marine ecosystems are rapidly transforming due to climate change. Warming temperatures and shrinking sea ice are enabling boreal fish to expand northward, possibly disturbing cold-adapted Arctic species assemblages. Species range shifts have been documented in the Bering and Barents Seas, raising concerns about ecosystem restructuring. Range shifts are especially difficult to detect in the Arctic due to sparse and inconsistent data. Here, we studied fish composition from eDNA water samples taken in East Greenland, Svalbard, the Barents Sea, and the Kara Sea during the TOPtoTOP and Arctic Century expeditions. We examined the environmental drivers of fish community structure using global dissimilarity models. We calculated the decadal rate of temperature change to identify the fastest-changing areas. We compared fish detections from eDNA with published historical records for the Kara Sea to assess possible range expansions. We found that temperature was the main factor influencing the taxa turnover of fish communities, with Gadidae and Liparis sp. driving the greatest compositional differences. Over the past 30 years, temperatures increased by 0.2 to 0.6°C per decade at our study sites, with the highest increases in western Svalbard and the lowest in the eastern Kara Sea. Despite the apparent dependence on temperature, we identified only one species detected outside its known latitudinal range, and five species in the Kara Sea with recent occurrences or representing an extended distribution. Our study suggests that temperature, the main driver of fish community assembly, is increasing rapidly in the Arctic, and a few species have likely already shifted recently, or at least their detections are new in some areas. While these detections cannot be definitively linked to range shifts, our results highlight the need to improve monitoring of high-latitude fish communities to detect and predict future ecosystem changes.
Article:
Marques, V., Fopp, F., Jaquier, M., Ellingsen, K. E., Yoccoz, N., Jucker, M., ...Pellissier, L. (2025). Community structure and range shifts in Arctic marine fish under climate change. Ecography, e8014. doi: 10.1002/ecog.08014
Data:
The resource contains a zip file with the entire project structure.
Data README:
 Intro
This repo presents data and code associated with the paper "Community structure and range shifts in Arctic marine fish under climate change" published in Ecography
 Usage
Launch the `main.R` script to reproduce the entire analysis.
It executes code blocks to create the data necessary for the analysis and then creates the figures.
💣 attention, total size is expected ~20 Go and the script will query the CMEMS database to fetch environmental data
 Tools
To make the scripts run, you need R, R packages (see session info below), python3, and the copernicusmarine python tool (https://pypi.org/project/copernicusmarine/).

 SessionInfo
```
sessionInfo()
R version 4.4.0 (2024-04-24)
Platform: aarch64-apple-darwin20
Running under: macOS 15.5
Matrix products: default
BLAS:  /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-arm64/Resources/lib/libRlapack.dylib; LAPACK version 3.12.0
locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
time zone: Europe/Zurich
tzcode source: internal
attached base packages:
[1] stats   graphics grDevices
[4] utils   datasets methods
[7] base
other attached packages:
 [1] lwgeom_0.2-14
 [2] metR_0.15.0
 [3] ggtext_0.1.2
 [4] scico_1.5.0
 [5] ggnewscale_0.5.0
 [6] colorspace_2.1-1
 [7] climetrics_1.0-15
 [8] rts_1.1-14
 [9] xts_0.14.0
[10] zoo_1.8-12
[11] ggpubr_0.6.0
[12] adespatial_0.3-23
[13] ggspatial_1.1.9
[14] colorplaner_0.1.4
[15] ape_5.8
[16] factoextra_1.0.7
[17] corrgram_1.14
[18] FactoMineR_2.11
[19] betapart_1.6
[20] gdm_1.5.0-9.1
[21] terra_1.7-78
[22] rnaturalearth_1.0.1
[23] ggrepel_0.9.5
[24] vegan_2.6-6.1
[25] lattice_0.22-6
[26] permute_0.9-7
[27] cowplot_1.1.3
[28] tidyterra_0.6.1
[29] sf_1.0-16
[30] egg_0.4.5
[31] gridExtra_2.3
[32] patchwork_1.2.0
[33] viridis_0.6.5
[34] viridisLite_0.4.2
[35] mgcv_1.9-1
[36] nlme_3.1-165
[37] MBA_0.1-0
[38] reshape2_1.4.4
[39] conflicted_1.2.0
[40] lubridate_1.9.3
[41] forcats_1.0.0
[42] stringr_1.5.1
[43] dplyr_1.1.4
[44] purrr_1.0.2
[45] readr_2.1.5
[46] tidyr_1.3.1
[47] tibble_3.2.1
[48] ggplot2_3.5.1
[49] tidyverse_2.0.0
[50] devtools_2.4.5
[51] usethis_2.2.3
loaded via a namespace (and not attached):
 [1] splines_4.4.0
 [2] later_1.3.2
 [3] bitops_1.0-7
 [4] minpack.lm_1.2-4
 [5] XML_3.99-0.16.1
 [6] lifecycle_1.0.4
 [7] rstatix_0.7.2
 [8] doParallel_1.0.17
 [9] MASS_7.3-60.2
 [10] flashClust_1.01-2
 [11] backports_1.5.0
 [12] magrittr_2.0.3
 [13] rmarkdown_2.27
 [14] yaml_2.3.8
 [15] remotes_2.5.0
 [16] httpuv_1.6.15
 [17] sp_2.1-4
 [18] sessioninfo_1.2.2
 [19] pkgbuild_1.4.4
 [20] mapproj_1.2.11
 [21] pbapply_1.7-2
 [22] DBI_1.2.3
 [23] RColorBrewer_1.1-3
 [24] ade4_1.7-22
 [25] maps_3.4.2
 [26] abind_1.4-5
 [27] pkgload_1.3.4
 [28] RCurl_1.98-1.14
 [29] itertools_0.1-3
 [30] yaImpute_1.0-34
 [31] rcdd_1.6
 [32] units_0.8-5
 [33] adegenet_2.1.10
 [34] codetools_0.2-20
 [35] xml2_1.3.6
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 [37] DT_0.33
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 [39] RNeXML_2.4.11
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 [78] scatterplot3d_0.3-44
 [79] spdep_1.3-5
 [80] pkgconfig_2.0.3
 [81] gtable_0.3.5
 [82] picante_1.8.2
 [83] adegraphics_1.0-21
 [84] htmltools_0.5.8.1
 [85] carData_3.0-5
 [86] profvis_0.3.8
 [87] multcompView_0.1-10
 [88] scales_1.3.0
 [89] leaps_3.2
 [90] png_0.1-8
 [91] doSNOW_1.0.20
 [92] geometry_0.4.7
 [93] rnaturalearthhires_1.0.0.9000
 [94] knitr_1.47
 [95] rstudioapi_0.16.0
 [96] rncl_0.8.7
 [97] uuid_1.2-0
 [98] tzdb_0.4.0
 [99] checkmate_2.3.1
[100] coda_0.19-4.1
[101] magic_1.6-1
[102] proxy_0.4-27
[103] cachem_1.1.0
[104] KernSmooth_2.23-24
[105] parallel_4.4.0
[106] miniUI_0.1.1.1
[107] s2_1.1.6
[108] pillar_1.9.0
[109] grid_4.4.0
[110] vctrs_0.6.5
[111] urlchecker_1.0.1
[112] promises_1.3.0
[113] car_3.1-2
[114] xtable_1.8-4
[115] cluster_2.1.6
[116] evaluate_0.24.0
[117] mvtnorm_1.2-5
[118] cli_3.6.3
[119] compiler_4.4.0
[120] rlang_1.1.4
[121] crayon_1.5.2
[122] ggsignif_0.6.4
[123] labeling_0.4.3
[124] interp_1.1-6
[125] classInt_0.4-10
[126] plyr_1.8.9
[127] fs_1.6.4
[128] stringi_1.8.4
[129] deldir_2.0-4
[130] munsell_0.5.1
[131] Matrix_1.7-0
[132] hms_1.1.3
[133] seqinr_4.2-36
[134] shiny_1.8.1.1
[135] gridtext_0.1.5
[136] igraph_2.0.3
[137] broom_1.0.6
[138] memoise_2.0.1
[139] fastmatch_1.1-4
```
 Data content and reproducibility
Uncleaned raw table out of the bioinformatics pipeline can be found concatenated in `outputs/table_raw_before_cleaning.csv`, yet we caution readers to properly read the cleaning scripts should they wish to reproduce our analysis and this file is presently uncleaned.

en: arctic climate-change community-structure environmental-dna fish

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Data and code for Community structure and range shifts in Arctic marine fish under climate change

en: Zip file with data and code

en: Data and code to reproduce the analysis of "Community structure and range shifts in Arctic marine fish under climate change"

arctic

display_name: arctic

climate-change

display_name: climate-change

community-structure

display_name: community-structure

environmental-dna

display_name: environmental-dna

fish

display_name: fish


en:
This dataset originates from a two-year transplant experiment conducted across a temperature gradient in Europe (mean annual temperatures: 8.4–21.8 °C). It includes physiological measurements of one invasive palm species (Trachycarpus fortunei) and two co-occurring native species (Ilex aquifolium and Tilia cordata). The dataset captures plant acclimation responses to air temperature, focusing on photosynthetic and respiratory traits that influence carbon balance.
Variables that can be extracted:
- Optimal temperature of photosynthesis (Topt)
- Photosynthetic rate at optimal temperature (Aopt)
- Thermal breadth of photosynthesis (T80)
- Respiration rate at 25 °C (R25)
- Temperature sensitivity of respiration (Q10)
Raw data are reported for all species across multiple sites and time points, enabling assessment of their acclimation capacity to warming. The dataset supports comparisons of functional plasticity between an invasive species and native taxa, providing insights into climate responses and invasion ecology.

en: acclimation invasive-species leaf photosynthesis respiration spac-model

en: Thermal acclimation fails to confer a carbon budget advantage to invasive species over natives

educ

en: Education, culture and sport

en: Thermal tolerance of T. fortunei.zip

acclimation

display_name: acclimation

invasive-species

display_name: invasive-species

leaf

display_name: leaf

photosynthesis

display_name: photosynthesis

respiration

display_name: respiration

spac-model

display_name: spac-model


en:
This dataset contains the experimental results described in Bergfeld et al. (2025). It includes three Propagation Saw Test (PST) experiments, each approximately 9 m long, performed side-by-side on a 37° slope. For each PST, we provide the full field of view along the crack-propagation direction. For the second and third PSTs, we additionally provide close-up recordings focused on the weak layer where cracking occurred.
All data are supplied as netCDF files containing displacement and strain measurements derived from Digital Image Correlation (DIC) analysis. Metadata describing dimensions and units are stored directly within the netCDF files. We recommend using the xarray package in Python to read and work with these datasets.
All figures presented in Bergfeld et al. (2025) can be reproduced using the included Python scripts.
Information about the snowpack is provided in PDF, pickle, and CAAML file formats.

en: crack-propagation crack-speed dry-snow-avalanche snow weak-layer

en: Sub-Rayleigh to supershear fracture transition in long Propagation Saw Tests

en: reference frame used for Digital image correlation of the video of PST1

format: TIFF

media_type: image/tiff

en: netCDF file of dispalcement and strain measurement of PST1 in full view perspective.

en: netCDF file of dispalcement and strain measurement of PST2 in full view perspective.

en: netCDF file of dispalcement and strain measurement of PST3 in full view perspective.

en: netCDF file of dispalcement and strain measurement of PST2 in closeup view.

en: netCDF file of displacement and strain measurement of PST3 in closeup view.

en: manual profile taken next to the PSTs. Open the caaml-file using niviz.org

en: pickled version of the manual profile. read into python with pickle. E.g. given the density is used in plotting scripts.

en: pdf Version of the manual profile taken next to the PSTs

en: Emodul parametrizations for snow. Some functions from this script are imported from the plotting scripts.

en: Jupyter script to load the netcdf files and reproduce Figure 2 from the related publication.

en: Jupyter script to load the netcdf files and reproduce Figure 3 from the related publication.

en: Jupyter script to load the netcdf files and reproduce Figure 4 from the related publication.

crack-propagation

display_name: crack-propagation

crack-speed

display_name: crack-speed

dry-snow-avalanche

display_name: dry-snow-avalanche

snow

display_name: snow

weak-layer

display_name: weak-layer


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) (DOI: 10.1038/s43247-025-02955-1).
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).

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

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Wildfire events and drivers across Europe

educ

en: Education, culture and sport

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

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:
 DESCRIPTION
The dataset is used to run snowpack simulations with various forcing data at different resolutions with the Flexible Snow Model (FSM2oshd). A dynamical downscaling model (HICAR) and a semi-statistical downscaling approach (COSD) are used to downscale COSMO data to resolutions of 250 m, 100 m and 50 m. Simulations are run with the operational snow cover model and a model extension including wind- and gravity-induced snow redistribution (FSM2trans).

 Input Data
This paragraph describes the input data used to run simulations with FSM2trans

 HICAR
The HICAR input data is created by the High-resolution Intermediate Complexity Atmospheric Research model. The input data is available for different resolutions (250m, 100m and 50m) for a domain covering complex terrain in the Swiss Alps (Dischma)

 COSD
The COSD data was statistically downscaled within the OSHD framework to different resolutions (250m, 100m, 50m) for a domain covering complex terrain in the Swiss Alps (Dischma)

 Simulation files
For the Simulations, a landuse file and a namelist file with the parametrizations need to be supplied to the model

 simulation output
This simulation output that is used for the analysis of the study is provided.

en: dischma fsm2 fsm2trans hicar snow-hydrology snowpack

en: FSM2trans snowpack simulations with HICAR input

en: Available input files for running with FSM2trans

en: input data october 2016 COSD

en: input data november 2016 COSD

en: input data january 2016 COSD

en: Input data January 2017 COSD

en: Input data February 2017 COSD

en: Input data March 2017 COSD

en: Input data April 2017 COSD

en: Input data May 2017 COSD

en: Input data June 2017 COSD

en: Input data July 2017 COSD

en: Input data october 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data November 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 50m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data March 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 50m resolution

en: Input data october 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data november 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 100m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data March 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 100m resolution

en: Input data October 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data November 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data December 2016 HICAR 250m resolution

en: Input data January 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data February 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data March 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data April 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data May 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data June 2017 HICAR 250m resolution

en: Input data July 2017 HICAR 250m resolution

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

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


forest-canopy-layer-code

en:
R script for large-scale mapping of forest canopy layering. The approach combines tree-based and area-based methods, using airborne laser scanning point clouds together with individual tree detection (ITD) information (tree height and position) to distinguish between single- and multi-layered forests. The output is a raster layer at 10m x 10m resolution, encoded as follows:
1: single-layered (class 1): Both point cloud and ITD approaches classify the forest as single-layered.
2: probably single-layered (class 2): ITD classifies the forest as single-layered, while the point cloud suggests multi-layered.
3: probably multi-layered (class 3): ITD classifies the forest as multi-layered, while the point cloud suggests single-layered.
4: multi-layered (class 4): Both point cloud and ITD approaches classify the forest as multi-layered.
Next to the R script, we also provide an example data set. The LAZ files in the example dataset are from the nationwide ALS data and are provided by the Federal Office of Topography swisstopo in accordance with its open data policy (swisstopo, 2022a, 2019). The detected individual trees were identified using Dalponte and Coomes' (2016) algorithm on a spike-free vegetation height model (cell size 0.5m). The provided forest mask corresponds to the NFI forest layer definition by Waser et al. (2015). For details and mentioned references, we refer to the related publication by Bast et al. (under revision; JAG).

en: forest forest-management itd lidar mountain-forest protective-forest vhm

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Forest Canopy Layer Code

title_for_slug: forest-canopy-layer-code

educ

en: Education, culture and sport

forest

display_name: forest

forest-management

display_name: forest-management

itd

display_name: itd

lidar

display_name: lidar

mountain-forest

display_name: mountain-forest

protective-forest

display_name: protective-forest

vhm

display_name: vhm


forest-canopy-layer

en: This dataset provides a LiDAR-based classification of the forest canopy layer for selected Swiss cantons. Combining an area-based and tree-centred approach, forest areas are categorised into four canopy layering classes that differentiate between single-layered and multi-layered canopies.

en: forest-canopy forest-management forest-structure lidar mountain-forest nfi

en: Forest Canopy Layer

title_for_slug: forest-canopy-layer

en: Forest Canopy Layer (class 1: single-layered; class 2: probably single-layered; class 3: probably multi-layered; class 4: multi-layered).

en: QGIS QML file with stored layer style definitions for the ForestCanopyLayer.tif.

en: Validation data from the Independent Forester Assessment (IFA). x- /y-coordinate (CH1903+ LV03) and layer (1: single-layered; 2: multi-layered; -999: NA).

forest-canopy

display_name: forest-canopy

forest-structure

display_name: forest-structure

nfi

display_name: nfi


distributed-acoustic-sensing-brienz

en:
This dataset contains the Distributed Acoustic Sensing (DAS), radar detection data used for training and result analysis in the GRL paper titled `Automatic Monitoring of Rock-Slope Failures Using Distributed Acoustic Sensing and Semi-Supervised Learning`.

The DAS dataset (both waveform and cross-spectral density matrices), extracted features, labeled dataset, two trained models (feature extraction model and xgboost classification model), scripts to reproduce the whole training and classification processes, and a notebook to replicate the result analysis part are provided under the MIT license. To provide a reasonable data size, we chunked the raw data to a few hundred channels which we used in our project.

Abstract:
Effective use of the wealth of information provided by Distributed Acoustic Sensing (DAS) for mass movement monitoring remains a challenge. We propose a semi-supervised neural network tailored to screen DAS data related to a series of rock collapses leading to a major failure of approximately 1.2 million cubic meters on 15 June 2023 in Brienz, Eastern Switzerland. Besides DAS, the dataset from 16 May to 30 June 2023 includes Doppler radar data for partially ground-truth labeling. The proposed algorithm is capable of distinguishing between rock-slope failures and background noise, including road and train traffic, with a detection precision of over 95%. It identifies hundreds of precursory failures and shows sustained detection hours before and during the major collapse. Event size and signal-to-noise ratio (SNR) are the key performance dependencies. As a critical part of our algorithm operates unsupervised, we suggest that it is suitable for general monitoring of natural hazards.

en: early-warning landslide machine-learning natural-hazard rockfall seismic

en: Distributed Acoustic Sensing Brienz

title_for_slug: distributed-acoustic-sensing-brienz

en: Data access

early-warning

display_name: early-warning

landslide

display_name: landslide

machine-learning

display_name: machine-learning

natural-hazard

display_name: natural-hazard

rockfall

display_name: rockfall

seismic

display_name: seismic


en: Data of 13C-pulselabeling experiments in a young beech model ecosystem and a mature pine forest exposed to drought and rewetting. Data include microclimate during the experiment, total PLFA contents, d13C signatures in PLFA , microbial biomass, soil-respired CO2 measure during 30 days following 3-4 hour long pulse labeling with highly 13C-enriched CO2.

en: biogeochemical-cycling c13-labeling drought forest microbial-biomass plfa

en: Gao_Drought resistance and resilience of rhizosphere communities_13C-PLFA

en:
Data of manuscript by Gao t al. : Drought resistance and resilience of rhizosphere communities in forest soils from the cellular to ecosystem scale – insights from 13C pulse labeling
Inludes data on 13C pulse-labeling experiment in young beech model ecosystems and a mature pine forest. Data of soil climate, total PLFA, 13C label strength in PLFA of pulse-labeling carried out under drought and after rewetting

en: Gao_Frank_C13 pulse labeling.xlsx

biogeochemical-cycling

display_name: biogeochemical-cycling

drought

display_name: drought

microbial-biomass

display_name: microbial-biomass

plfa

display_name: plfa


en:
The cold habitats of the Swiss Alps and the Arctic are undergoing change and are at risk of disappearing completely or partially in the future. Along with them, a poorly known diversity of microorganisms that have adapted to life in these supposedly hostile places. By cryopreserving microorganisms from these habitats, some of today's biodiversity can be preserved in biobanks.
The collection contains cryopreserved bacteria and fungi isolated from permafrost and active layer of Muot da Barba Peider and Val Lavirun, from the glacier forefield and glacier toe of the Damma glacier, from active layer in northern Greenland and from plastic waste in Svalbard, as well as isolates from plastic incubations in Muot da Barba Peider, northern Greenland and arctic Russian soils.

Project overview: https://www.wsl.ch/en/projects/life-at-chilly-temperatures-a-collection-of-microorganisms-from-extreme-habitats/

en: active-layer arctic bacteria biobank biodiversity collections conservation extreme-habitat fungi glaciers permafrost plastisphere swiss-alps

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Life at chilly temperatures - A collection of microorganisms from extreme habitats

en: Complete collection of bacterial and fungal isolates from Permafrost, active layer and glaciers in Switzerland, Svalbard, northern Greenland and Russia.

active-layer

display_name: active-layer

arctic

display_name: arctic

bacteria

display_name: bacteria

biobank

display_name: biobank

biodiversity

display_name: biodiversity

collections

display_name: collections

conservation

display_name: conservation

extreme-habitat

display_name: extreme-habitat

fungi

display_name: fungi

glaciers

display_name: glaciers

permafrost

display_name: permafrost

plastisphere

display_name: plastisphere

swiss-alps

display_name: swiss-alps


en:
The TreeMig framework allows for an easy application of the forest landscape model TreeMig for simulating forest dynamics in space under changing environmental and land use conditions.
Here, case study examples in Switzerland are given that simulate the dynamics and spatial spread of competing tree species in a region in Switzerland, the invasion of a hypothetical invasive tree species, and the control of this species via a management model coupled to TreeMig. The datasets consist of the installation- and GUI starting-script, example environmental input data for Switzerland, the simulation environment, and further R-scripts for running the simulations and plotting the simulation results directly from R and for coupling TreeMig to the forest management model.

en: bioclimatic-variables climate-change example-applications forest forest-dynamics forest-management land-use r-package spatial-modelling species-migration treemig

en: Case study applications demonstrating the use and potential of the TreeMig framework v1

educ

en: Education, culture and sport

en: A condensed instruction for running the presented simulations.

en:
1) Simulation environment TMEnvironmentExampleApplications for the simulation of the case study applications. It contains a) simulation settings (folder C), b) species parameters (folder P), c) folders S, R and P for the state files and results and plots to be produced, and the binaries of the TreeMig model.
2) Input data for Switzerland in TMInputData (Climate, soil, land cover, DEM)
3) Several R scripts (folder Scripts) to run and plot the simulations directly from R without having to use the graphical user interface.
For learning how to use TreeMig we recommend the starter kit https://www.doi.org/10.16904/envidat.533.

en: Where the environmental and land use input data come from and how they were processed

en: R-script to install the TreeMig framework and start the graphical user interface

bioclimatic-variables

display_name: bioclimatic-variables

climate-change

display_name: climate-change

example-applications

display_name: example-applications

forest

display_name: forest

forest-dynamics

display_name: forest-dynamics

forest-management

display_name: forest-management

land-use

display_name: land-use

r-package

display_name: r-package

spatial-modelling

display_name: spatial-modelling

species-migration

display_name: species-migration

treemig

display_name: treemig


c-n-p-release-treeline

en:
1. Chemical characteristics of litter layer sampled along elevation gradient across treeline ecotones in the Khibiny mountains (birch) and South Urals (spruce)
2. Release of C-N-P during decomposition at 5°C and 15° studied in an incubation experiment with microlysimeters
3. Data on microbial biomass C-N-P, potential activity of C-N-P requiring enzymes in the litter layer
4. Mineralization of 13C labeled glucose-6 phosphate, microbial 13C uptake, and net P immobilization of released P to identify microbial processing of labile organic P

en: biogeochemical-cycling carbon-cycle climate-change enzymatic-activities litter-decomposition microbial-biomass nutrient-fluxes treeline-ecosystems

en: C-N-P-Release Treeline

title_for_slug: c-n-p-release-treeline

en: Litter layer characteristics, C-N-P-release during decomposition, microbial C-N-P, enzyme activity, mineralization of 13C-labeled glucose-6-phosphate from samples collected across two treelines

biogeochemical-cycling

display_name: biogeochemical-cycling

carbon-cycle

display_name: carbon-cycle

enzymatic-activities

display_name: enzymatic-activities

litter-decomposition

display_name: litter-decomposition

microbial-biomass

display_name: microbial-biomass

nutrient-fluxes

display_name: nutrient-fluxes

treeline-ecosystems

display_name: treeline-ecosystems


en: This dataset consists of data related to capillary rise experiments performed with neutron radiography. There are 4 videos of capillary rise experiments as well as the files used to perform the inverse fitting with Hydrus. The videos show the upward flow of water in glass columns filled with sand and snow or sand, gravel, and snow. The videos show the 2D evolution of the unitless optical density with time. The Hydrus files were used to fit the parameter values of the Mualem-van Genuchten model. The experiments were performed at the Paul Scherrer Institute (PSI) in Villigen, Switzerland.

en: measurements pore-water snow soil transport water

en: Capillary rise rise experiments in snow using neutron radiography

en: Videos of the capillary rise experiments

en: Description of the videos

en: The Hydrus files used for the inverse fitting of the hydraulic conductivity.

en: Descriptions of the nomenclature, Hydrus files, and videos.

measurements

display_name: measurements

pore-water

display_name: pore-water

snow

display_name: snow

soil

display_name: soil

transport

display_name: transport

water

display_name: water


en:
The data supports the paper "Local and landscape factors shape alpha and beta trophic interaction diversity in urban gardens". It provides:
(1) the host-natural enemy interaction networks and network metrics between cavity-nesting bees and wasps and their natural enemies,
 (2) the explanatory variables reflecting urban intensity, temperature, habitat amount and management intensity.
(3) the questionnaires for assessing management intensity.
(4) a thesaurus for the variable names.
(5) a readme file.
(6) the R script used for the analyses.
The data is part of the BetterGardens project. It was sampled in 85 allotment and home gardens in the ctiy of Zurich in 2015 using standardized trapnests.

en: bees cavity-nesting food-webs host-enemy-interactions hymenoptera management-intensity trap-nest urban-ecology urban-ecosystems urbanization wasps zurich

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Data on interaction diversity in urban gardens

en: Not used: data of the study

en: Variable names and their description.

en: Thesaurus

en: Host-enemy interaction data, used to compute the interaction diversity metrics

en: Raw data nests

en: Read me file

en: Not used: readme

en: Cleaned script to reproduce the analyses

en: Script for the analyses v1.0

en: Not used: raw questionnaires

en: Results from the management intensity questionnaires anonymised. IDs are randomized and don't match those in the study data csv

en: Questionnaires management intensity anonymised

en: The csv. file contains the response variable "interaction diversity" (idiv), and the values of the predictors used in the paper. The "id" column indicates the garden ID, each row in the dataset correspond to a garden and each column to the response (idiv), an explanatory variable or a descriptor (name, Lat, Long). See the thesaurus and the readme file for extended information on the variables.

en: Data of the study

en: Script for the analyses v2.0

bees

display_name: bees

cavity-nesting

display_name: cavity-nesting

food-webs

display_name: food-webs

host-enemy-interactions

display_name: host-enemy-interactions

hymenoptera

display_name: hymenoptera

management-intensity

display_name: management-intensity

trap-nest

display_name: trap-nest

urban-ecology

display_name: urban-ecology

urban-ecosystems

display_name: urban-ecosystems

urbanization

display_name: urbanization

wasps

display_name: wasps


en: The dataset contains measured values of soil liquid water content, matric potential, and soil texture of 40 soil samples in Davos, Switzerland. The measurements were used for determining van Genuchten parameter values through fitting of water retention curves, pedotransfer functions, and inverse fitting with Hydrus-1D.

en: alpine glide-snow-avalanche lwc matric-potential measurements soil soil-classification soil-texture

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Soil measurements of Seewer Berg and Davos

educ

en: Education, culture and sport

en: Detailed information of each file in the dataset

en: Coordinates of each soil location, location of the snow profiles, and location of the snow liquid water content measurements

en: Hydrus files used for the inverse fitting

en: Daily averaged values used for the direct fitting

en: Texture data of the soil locations

en: Complete list of the van Genuchten parameter values for each soil and method

alpine

display_name: alpine

glide-snow-avalanche

display_name: glide-snow-avalanche

lwc

display_name: lwc

matric-potential

display_name: matric-potential

measurements

display_name: measurements

soil-classification

display_name: soil-classification

soil-texture

display_name: soil-texture


en: This research data is used to re includes 1 km resolution seed plant species range maps for the Hengduan mountain region (southwest China), elevation information for each species, family-level plant richness data, and habitat heterogeneity data at both Eurasia and Hengduan mountain regions. This research data includes 1 km resolution seed plant species range maps for the Hengduan mountain region (southwest China), elevation information for each species, family-level plant richness data, and habitat heterogeneity data at both Eurasia and Hengduan mountain regions.

en: habitat-heterogeneity hengduan-mountains hypervolume model-residuals phytodiversity

en: Phytodiversity is associated with habitat heterogeneity from Eurasia to Hengduan

en: This is the plant range map at the Hengduan mountain scale based on species distribution model, elevation, and county level distribution information

en: Plant range map at Hengduan scale

en: This is the family level plant richness map in the Hengduan mountain scale at 1km resoution

en: Hengduan plant family richness map

en: This is the plant family level richness map at the Eurasia scale calculated from https://www.nature.com/articles/s41597-021-00997-6

en: Eurasia plant family richness map

en: This table is used for the Eurasia scale analyses, including both family level species richness map and different heterogeneity predictors

en: Eurasia SR and heteorgeneity

en: The Heterogeneity matrics in the Hengduan mountain scale

en: HDM heterogeneity scales

habitat-heterogeneity

display_name: habitat-heterogeneity

hengduan-mountains

display_name: hengduan-mountains

hypervolume

display_name: hypervolume

model-residuals

display_name: model-residuals

phytodiversity

display_name: phytodiversity


climarctic-seasons

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.

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

envidat

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

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Climarctic seasons

title_for_slug: climarctic-seasons

educ

en: Education, culture and sport

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]

en: Climarctic seasons dataset Envidat.xlsx

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


en: LiDAR and PD radar data as well as camera videos of the 30 June 2022 debris flow at the Illgraben (Switzerland).

en: 3d-lidar analysis debris-flow illgraben pulse-doppler radar

en: Dataset for "Sorting and Surging 3D LiDAR and Pulse-Doppler Radar Analysis of a Natural Debris Flow"

analysis

display_name: analysis

debris-flow

display_name: debris-flow

illgraben

display_name: illgraben

pulse-doppler

display_name: pulse-doppler

radar

display_name: radar


individual-detected-trees

en: This dataset provides individual detected trees for selected Swiss Cantons (Appenzell Outer-Rhodes - AR, Grisons - GR, Nidwald - NW, Obwald - OW and St. Gall - SG), including the derived diameter at breast height and the derived NFI development stage. Data show the Individual detected trees (ITD) with the x- and y-positions of each detected tree based on a spike-free vegetation height model based on nationwide LiDAR data. The shapefile contains the following attributes: tree height [m] (Height), estimated diameter at breast height [cm] (BHD), and the NFI development stage (Ent; 1: young growth/thicket (< 12 cm); 2: pole timber (12-30 cm); 3: young timber (31-40 cm); 4: medium timber (41-50 cm); 5: old timber (> 50 cm).

en: development-stage forest-management forest-structure itd mountain-forest nfi

en: Individual Detected Trees

title_for_slug: individual-detected-trees

development-stage

display_name: development-stage

forest-management

display_name: forest-management

forest-structure

display_name: forest-structure

itd

display_name: itd

mountain-forest

display_name: mountain-forest

nfi

display_name: nfi


en:
This repository hosts the experimental data accompanying our publication "The influence of snow microstructure on the compressive mechanical properties of weak snowpack layers" feautured in Acta Materialia.
- Experimental Data and microstructural descriptors:
Full dataset used for the main analysis of the paper. Contains the measured mechanical properties, µCT parameters, further analysis, etc. The column "ID" (e.g. 363) links this data with the 3D µCT dataset (e.g. e0000363).
- 3D Data of the segmented µCT scans:
Full dataset containing the raw segmented µCT scans in the MetaIO format. They can be opened using the SimpleITK package (`pip install SimpleITK`).
Note: the Files can be idenfied by their scan number in the filename, (e.g, e0000363)
 `import SimpleITK as sitk `
 `img = sitk.ReadImage("e0000363_crop_seg.mhd") `
 `array = sitk.GetArrayFromImage(img) ` shape: [z, y, x]
`array_xyz = np.transpose(array, (2, 1, 0))` (Optional) for array axes in [x, y, z]
 `spacing = img.GetSpacing() `         voxel size (x,y,z)

en: lab-experiment snow snow-avalanche snow-mechanics snow-microstructure

en: Dataset containing both the experimental results and microstructural parameters.

lab-experiment

display_name: lab-experiment

snow

display_name: snow

snow-avalanche

display_name: snow-avalanche

snow-mechanics

display_name: snow-mechanics

snow-microstructure

display_name: snow-microstructure


chelsacerra-daily

en:
CHELSA is a mechanistic downscaling model that links large-scale atmospheric conditions with local topographic factors to produce very high-resolution climate data. It includes commonly used climate variables for impact modeling, such as air temperature, precipitation, humidity, solar radiation, wind speed, and derived variables.
CHELSAcerra daily is a high resolution climate dataset for air-temperatures generated with the CHELSA downscaling model using the Copernicus regional reanalysis for Europe (CERRA).
Daily summaries are provided for: Daily Mean Near-Surface Air Temperature

en: air-temperature climate europe maximum-temperature minimum-temperature reanalysis

en: CHELSAcerra-daily

title_for_slug: chelsacerra-daily

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1985

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1986

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1987

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1988

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1989

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1990

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1991

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1992

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1993

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1994

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1995

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1996

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1997

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1998

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 1999

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2000

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2001

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2002

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2003

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2004

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2005

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2006

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2007

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2008

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2009

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2010

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2011

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2012

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2013

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2014

en: Daily Mean Near-Surface Air Temperature 2015