de:
Der Datensatz gibt einen Überblick über die Anzahl eingegangener und erledigter Vorstösse im Grossen Rat ab 2007. Nebst dem Total wird die Anzahl eingegangener und erledigter einfacher Anfragen und Interpellationen separat ausgewiesen.

Hinweis: Dieser Datensatz wird nicht mehr aktualisiert. Sie finden die Daten zu den Vorstössen des Grossen Rates laufend aktualisiert in folgenden drei Datensätzen:[Politische Geschäfte des Grossen Rats des Kantons Thurgau](https://data.tg.ch/explore/dataset/sk-stat-140/table/): Auflistung der Geschäfte, die im Grossen Rat behandelt werden[Vorstösserinnen und Vorstösser im Grossen Rat des Kantons Thurgau](https://data.tg.ch/explore/dataset/sk-stat-141/table/): Auflistungen der Vorstösserinnen und Vorstösser pro Geschäft[Dokumente zu politischen Geschäften des Grossen Rats des Kantons Thurgau](https://data.tg.ch/explore/dataset/sk-stat-139/table/): URLs zu allen Dokumenten, welche zu Geschäften im Grossen Rat eingereicht wurdenDie Datensätze lassen sich über die Geschäftsnummer verbinden.

de: antrag einfache-anfrage grgeko grosser-rat interpellation kantonsparlament leistungsmotion motion petition parlament parlamentarische-initiative vorstoss vorstosser vorstosserin partei grossrat grossratin kantonsrat

kanton-thurgau

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

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: Statistik zur Anzahl Vorstösse im Grossen Rat (csv)

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antrag

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motion

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parlament

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partei

display_name: partei


$oid: OBSOLETE

de: Bodenmessdaten der automatischen Wetterstationen, automatischen Niederschlagsstationen, manuellen Niederschlagsstationen und Pollenstationen im Kanton Thurgau. Daten in weiteren zeitlichen Granularitäten (Jahres-, Monats,- und 10-Minutenwerte) können hier bezogen werden: https://www.meteoschweiz.admin.ch/service-und-publikationen/service/open-data.htmlDatenquelle: MeteoSchweiz Kanton Thurgau

de: niederschlag wetter meteoschweiz meteoswiss temperatur tageswert

kanton-thurgau

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de: Kanton Thurgau

en: Canton of Thurgau

fr: Canton de Thurgovie

it: Cantone di Turgovia

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de: kanton-thurgau

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envi

de: Umwelt

en: Environment

fr: Environnement

it: Ambiente

de: MeteoSchweiz Automatische Wetterstationen: Tageswerte - Steckborn (STK) (csv)

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de: Der Datensatz enthält die Anzahl Stimmen pro Kandidierenden für den 1. Wahlgang der Ständeratswahl 2019 im Kanton Thurgau. Alle enthaltenen Werte sind nach Gemeinde aufgegliedert.Wahlbeteiligung sowie Informationen zu abgegebenen Wahlzetteln können Sie dem Datensatz "Ständeratswahlen Kanton Thurgau ab 2003: Wahlzettel und Wahlbeteiligung auf Gemeindeebene" entnehmen.Datenquelle: Amt für Daten und Statistik Kanton Thurgau

de: 2019 standerat wahlen abstimmung nationalrat partei stimmen gemeinde bezirk gemeindenummer wahlbeteiligung gultig ungultig wahlzettel prozent

kanton-thurgau

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

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

fr: Population et société

it: Popolazione e società

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

en: Government and public sector

fr: Gouvernement et secteur public

it: Governo e settore pubblico

de: Ständeratswahlen Kanton Thurgau 2019: Kadidatenstimmen auf Gemeindeebene -  1. Wahlgang (csv)

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abstimmung

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nationalrat

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prozent

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display_name: standerat


de:
Datensatz: Politische Geschäfte des Grossen RatsDer Datensatz enthält die politischen Geschäfte des Grossen Rats seit 2008. Über die Geschäftsnummer kann er mit weiteren Datensätzen zum Grossen Rat verbunden werden, etwa mit den [Vorstösserinnen und Vorstössern](https://data.tg.ch/explore/dataset/sk-stat-141/information/) oder den [Dokumenten](https://data.tg.ch/explore/dataset/sk-stat-139/information/).Seit dem 26.05.2026 stammen die Daten von [parlament.tg.ch](https://parlament.tg.ch/) und werden täglich automatisiert aktualisiert. Für Geschäfte vor 2016 war die Datenquelle das Vorgängersystem GRGEKO. Aufgrund dieser Softwareumstellung stehen nicht alle Variablen über den gesamten Zeitraum zur Verfügung:
Verfügbar ab 1992: Geschäftstitel, Geschäftsnummer, Geschäftsart, Anzahl Unterzeichnende, Legislatur, Eingangsdatum, Sachbegriff, Status, Kommission, Departement
Nur bis 2016 (GRGEKO): Abschlussnummer, Teilgeschäftsnummer, Untertitel, RRB-Nummer, RRB-Jahr, Überwiesen
Nur ab 2016 (parlament.tg.ch): Abschlussdatum, Status GR, Dringlichkeit, Frist Beantwortung, Datum Beantwortung, Zuständigkeit, Erheblichkeitserklärung, Diskussion, Vorläufige Unterstützung, Abschreibung, Rückzug, Entlastung, Volksabstimmung, Datum Behördenreferendum, Datum Volksabstimmung, Pendent bei

Dokumente sind aufgrund technischer Einschränkungen nur für die letzten drei Legislaturen über [parlament.tg.ch](https://parlament.tg.ch/) abrufbar. Ältere Dokumente können über das [Staatsarchiv](https://archivportal.tg.ch/) bezogen werden.

de: antrag einfache-anfrage grosser-rat grgeko interpellation kantonsparlament leistungsmotion motion parlament parlamentarische-initiative petition vorstoss vorstosser vorstosserin partei beschluss grossrat grossratin kantonsrat grdata

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

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antrag

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grdata

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kantonsparlament

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kantonsrat

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motion

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parlament

display_name: parlament


de: Dieser Datensatz enthält alle gesprochenen Verbands- bzw. Förderbeiträge des Sportamt Thurgaus ab dem Jahr 2019. Dabei werden die gesprochenen Gelder in verschiedene Kategorien unterteilt und unter anderem für Projekte, Erfolge, Vereinsunterstützungen oder auch Bauten von Sportanlagen eingesetzt. Der Datensatz soll als Gesamtübersicht dienen und die Möglichkeit bieten, verschiedene Jahre miteinander zu vergleichen.Datenquelle: Sportamt Kanton Thurgau

de: sportfonds fordergelder sportamt verbandsbeitrage sportprojekte sport verein erfolg wm em cup gelder

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

fr: Éducation, culture et sport

it: Istruzione, cultura e sport

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

fr: Économie et finances

it: Economia e finanze

de: Sportfonds: Gesprochene Verbands- bzw. Förderbeiträge (csv)

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cup

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em

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fordergelder

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sportprojekte

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verbandsbeitrage

display_name: verbandsbeitrage


staatssteuerfuss-kanton-thurgau

de: Der Datensatz beinhaltet den Staatssteuerfuss des Kantons Thurgau ab 2000. Der Steuerfuss ist in Prozenten der einfachen Steuer festgelegt. Der Staatssteuerfuss wird durch den Grossen Rat festgelegt.

de: steuerfusse staatssteuerfuss steuerfuss kanton grosser-rat

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

de: Staatssteuerfuss Kanton Thurgau

title_for_slug: staatssteuerfuss-kanton-thurgau

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

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grosser-rat

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kanton

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staatssteuerfuss

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steuerfuss

display_name: steuerfuss

steuerfusse

display_name: steuerfusse


de: Der Datensatz enthält den Bestand der im Kanton Thurgau registrierten Wasserfahrzeuge mit Angaben zu Standort, Schiffsart, besonderer Verwendung sowie zu technischen Merkmalen wie Abmessungen, Segelfläche, Antrieb, Motorisierung, Leistung, Treibstoff und Abgasnorm. Zusätzlich ist ein Stichtag ausgewiesen.Datenquelle: Kantonspolizei Kanton Thurgau

de: wasserfahrzeuge bestand standort schiffsart verwendung antrieb motorleistung treibstoff abgasnorm

kanton-thurgau

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

tran

de: Verkehr

en: Transport

fr: Transports

it: Trasporti

de: Bestand der bei der Schifffahrtskontrolle des Kantons Thurgau immatrikulierten Wasserfahrzeuge 2025 (csv)

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hydrometrie-thurgau-wassertemperatur-c

de:
Der Datensatz beinhaltet Informationen den Parameter Wassertemperatur (°C) für verschiedene Messtationen des Hydrologischen Messnetzes im Kanton Thurgau. Über die im Datensatz enthaltene Objekt ID (obj_id) können Informationen zum Standort und der Messung aus dem Datensatz Messstationen bezogen werden.
Aus Speicherplatzgründen finden sich hier nur die Daten für die letzten 365 Tage. Vollständige Datensätze und teilweise feinere zeitliche Granularität können über den folgenden Link als gezippte CSV heruntergeladen werden:
[Vollsträndige Daten als gezippte CSV](https://ogdtg.ch/hydrodaten/wassertemperatur_c_full.csv.gz)
BITTE BEACHTEN: Es handelt sich um ungeprüfte Rohdaten aus Sensormessungen, welche nicht Plausibilisiert wurden.

Datenbezug erfolgt über ThurGIS. Hier können alle Messtationen und deren Standorte kartografisch eingesehen werden.
[Link zur ThurGIS Karte](https://map.geo.tg.ch/apps/mf-geoadmin3/?lang=de&topic=ech&layers=hydrologische_messnetze_werterhebung&layers_opacity=0.9)

de: gewaesserqualitat fliessgewaesser bodensee temperatur wasserstand fluss untersee abflusspegel leitfahigkeit hydrometrie

kanton-thurgau

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

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envi

de: Umwelt

de: Hydrometrie Thurgau - Wassertemperatur (°C) (csv)

de: csv

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de: Der Datensatz enthält eine Auflistung der Kindertagesstätten im Kanton Thurgau mit Informationen zum Standort, der Anzahl bewilligter Plätze, der Trägerschaft (Rechtsform) und der Qualitätslabels.Datenstand: Dezember 2023

de: kindertagesstatten kita kitas betreuung kinderbetreuung

kanton-thurgau

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

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

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de: Bodenmessdaten der automatischen Wetterstationen, automatischen Niederschlagsstationen, manuellen Niederschlagsstationen und Pollenstationen im Kanton Thurgau. Daten in weiteren zeitlichen Granularitäten (Jahres-, Monats,- und 10-Minutenwerte) können hier bezogen werden: https://www.meteoschweiz.admin.ch/service-und-publikationen/service/open-data.htmlDatenquelle: MeteoSchweiz Kanton Thurgau

de: niederschlag wetter meteoschweiz meteoswiss temperatur tageswert

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

envi

de: Umwelt

de: MeteoSchweiz Automatische Niederschlagsstationen: Tageswerte - Amriswil (AMW) (csv)

de: csv

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meteoschweiz

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niederschlag

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tageswert

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wetter

display_name: wetter


de: Der Datensatz enthält die Daten zur Erfolgsrechnung und Investitionsrechnung des Kantons Thurgau auf Ebene Konto für das Jahr 2021.Datenquelle: Finanzverwaltung

de: bilanz soll haben gewinn verlust erfolg investition konto buchung

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

de: Staatsrechnung Thurgau 2021 - Erfolgsrechnung und Investitionsrechnung (csv)

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haben

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investition

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display_name: konto

soll

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verlust

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de: Der Datensatz enthält die Gemeindedurchschnitte der Finanzkennzahlen der Politischen Gemeinden des Kantons Thurgau gemäss dem Rechnungslegungsmodell HRM2 seit 2019. Kennzahlen sind wichtige Grössen für die Führung einer Gemeinde. Sie zeigen finanzpolitische Trends auf und unterstützen das Gemeindemanagement in der Steuerung der Finanzpolitik.

de: gemeindedurchschnitte gemeinden politische-gemeinde finanzkennzahlen

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

de: Gemeindefinanzkennzahlen (Kantonale Durchschnitte) (csv)

de: csv

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finanzkennzahlen

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de: Aufgeführt ist die Staatsrechnungsbilanz, welche aus Datenschutzgründen auf die 4-stellige Kontengruppe verdichtet angezeigt wird. Die 4-stellige Kontengruppe entspricht der Definition gemäss Rechnungsmodell (HRM2). Es wird auf der Aktivseite unterschieden zwischen Finanz- und Verwaltungsvermögen. Auf der Passivseite zwischen Fremdkapital und Eigenkapital. Die Kontobezeichnung beschreibt die jeweilige 4-stellige Kontengruppe. Die Beträge ohne Minusvorzeichen zeigen einen Soll-Saldo. Die Beträge mit Minusvorzeichen zeigen einen Haben-Saldo.Datenquelle: Finanzverwaltung

de: bilanz soll haben gewinn verlust erfolg investition konto buchung

de: Staatsrechnung Thurgau 2022 - Bilanz

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

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de: Staatsrechnung Thurgau 2022 - Bilanz (xls)

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de: Der Datensatz enthält monatliche Angaben zur Anzahl offener Stellen nach gesuchtem Beruf und NOGA-Wirtschaftszweig (2-Steller). Die Daten sind nach Jahr und Monat gegliedert und weisen die Anzahl offener Stellen je Kombination aus Berufsmerkmal und wirtschaftlicher Tätigkeit aus.Der Entstehungszusammenhang liegt in der amtlichen Arbeitsmarktstatistik. Die Daten stammen aus der Statistikplattform amstat.ch und werden dem SECO zugeordnet. Die fachlichen Begriffe und Abgrenzungen richten sich nach den publizierten Definitionen des SECO.Die Daten werden täglich automatisch mit den Daten von amstat.ch synchronisiert.Datenquelle: Amt für Wirtschaft und Arbeit Kanton Thurgau

de: arbeitsmarkt offenestellen stellen beruf noga amstat

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

de: Offene Stellen pro Monat nach gesuchtem Beruf und NOGA 2-Steller ab 2020 (csv)

de: csv

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de: Offene Stellen pro Monat nach gesuchtem Beruf und NOGA 2-Steller ab 2020 (xls)

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de: Der Datensatz beinhaltet die Ergebnisse der Gesamterneuerungswahl des Regierungsrates des Kantons Thurgau 2004 nach Politischen Gemeinden.

de: regierungsrat wahlen gesamterneuerungswahl gemeinden bezirke stimmen regierungsratswahlen regierungsratswahl

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2004 (csv)

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de: Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2004 (jsonld)

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de: Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2004 (turtle)

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de: Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2004 (xls)

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bezirke

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regierungsrat

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regierungsratswahl

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regierungsratswahlen

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stimmen

display_name: stimmen

wahlen

display_name: wahlen


de: Bodenmessdaten der automatischen Wetterstationen, automatischen Niederschlagsstationen, manuellen Niederschlagsstationen und Pollenstationen im Kanton Thurgau. Daten in weiteren zeitlichen Granularitäten (Jahres-, Monats,- und 10-Minutenwerte) können hier bezogen werden: https://www.meteoschweiz.admin.ch/service-und-publikationen/service/open-data.htmlDatenquelle: MeteoSchweiz Kanton Thurgau

de: niederschlag wetter meteoschweiz meteoswiss temperatur tageswert

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

envi

de: Umwelt

de: MeteoSchweiz Manuelle Niederschlagsstationen: Tageswerte - Affeltrangen (AFT) (csv)

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meteoschweiz

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meteoswiss

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niederschlag

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temperatur

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wetter

display_name: wetter


de: Der Datensatz enthält die Anzahl der in Verkehr gesetzten Strassenfahrzeuge im Kanton Thurgau. Berücksichtigt werden alle Fahrzeuge, die im Kanton Thurgau im Verkehr sind. Die Daten stammen aus dem Open Data Bestand des Bundesamt für Strassen (ASTRA). Der Datensatz stammt aus dem Archiv des ASTRA und weist daher im Vergleich zu den Daten ab 01.01.2020 nur eine reduzierte Anzahl an Variablen auf. Für weitere Informationen zur Unterteilung der Fahrzeuge nach Art siehe [https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/fahrzeuge/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf.download.pdf/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf ](https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/fahrzeuge/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf.download.pdf/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf)und nach Gruppe siehe [https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/homologation_vonfahrzeugen/fahrzeugeinteilung.pdf.download.pdf/fahrzeugeinteilung.pdf](https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/homologation_vonfahrzeugen/fahrzeugeinteilung.pdf.download.pdf/fahrzeugeinteilung.pdf)Datenquelle: Strassenverkehrsamt Kanton Thurgau

de: strassenfahrzeuge gemeinde treibstoff fahrzeugart fahrzeuggruppe

tran

de: Verkehr

de: Fahrzeugbestand Kanton Thurgau am 01.01.2017 (csv)

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fahrzeugart

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fahrzeuggruppe

display_name: fahrzeuggruppe

gemeinde

display_name: gemeinde

strassenfahrzeuge

display_name: strassenfahrzeuge

treibstoff

display_name: treibstoff


de: Der Datensatz enthält die Anzahl der in Verkehr gesetzten Strassenfahrzeuge im Kanton Thurgau. Berücksichtigt werden alle Fahrzeuge, die im Kanton Thurgau im Verkehr sind. Die Daten stammen aus dem Open Data Bestand des Bundesamt für Strassen (ASTRA). Für weitere Informationen zur Unterteilung der Fahrzeuge nach Art siehe [https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/fahrzeuge/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf.download.pdf/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf](https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/fahrzeuge/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf.download.pdf/anhang_iv_uebersichtueberdieabhaengigkeitenzwischendenfahrzeugar.pdf) und nach Gruppe siehe [https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/homologation_vonfahrzeugen/fahrzeugeinteilung.pdf.download.pdf/fahrzeugeinteilung.pdf](https://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/homologation_vonfahrzeugen/fahrzeugeinteilung.pdf.download.pdf/fahrzeugeinteilung.pdfhttps://www.astra.admin.ch/dam/astra/de/dokumente/homologation_vonfahrzeugen/fahrzeugeinteilung.pdf.download.pdf/fahrzeugeinteilung.pdf)Datenquelle: Strassenverkehrsamt Kanton Thurgau

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

de: Fahrzeugbestand Kanton Thurgau am 01.01.2022 (csv)

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de: Bodenmessdaten der automatischen Wetterstationen, automatischen Niederschlagsstationen, manuellen Niederschlagsstationen und Pollenstationen im Kanton Thurgau. Daten in weiteren zeitlichen Granularitäten (Jahres-, Monats,- und 10-Minutenwerte) können hier bezogen werden: https://www.meteoschweiz.admin.ch/service-und-publikationen/service/open-data.htmlDatenquelle: MeteoSchweiz Kanton Thurgau

de: niederschlag wetter meteoschweiz meteoswiss temperatur tageswert

envi

de: Umwelt

de: MeteoSchweiz Manuelle Niederschlagsstationen: Tageswerte - Weinfelden (WEF) (csv)

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de: Der Datensatz enthält die Totale Anzahl der Lehrverträge, sowie die neu registrierten Lehrverträge des entsprechenden Jahres.Aufgeführt sind auch die Abschlüsse der Qualifikationsverfahren (Lehrabschlussprüfungen) nach Ausbildungsfeldern. Die Zahlen beinhalten Ausbildungsverhältnisse, Repetenten, durchgeführte Qualifikationsverfahren, sowie ausgestellte Fähigkeits- und Attestausweise. Basis für die Daten bilden die Aufbereitung der Jahresstatistik für das Bundesamt für Statistik über die Lehrverträge und Abschlüsse. Die Zahlen werden auch im Geschäftsbericht veröffentlicht.Die Zahlen der Lehrvertragsauflösungen sind hier nicht veröffentlicht.Zu kleine Werte für Repetenten, Prüfungen und ausgestellte Atteste können aus datenschutzrechtlichen Gründen nicht veröffentlicht werden. Entsprechende Werte werden mit -99 ausgewiesen.Datenquelle: Amt für Berufsbildung und Berufsberatung

de: grundbildung bildung abschluss abschlusse ausbildung berufsbildung beruf handwerk attest prufung repetent

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

de: Abschlüsse Berufliche Grundbildung seit 2017 (csv)

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de: Abschlüsse Berufliche Grundbildung seit 2017 (json)

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abschluss

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abschlusse

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attest

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ausbildung

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beruf

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repetent

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de: Der Datensatz enthält die Siedlungen im Kanton Thurgau. Dabei wird über das ganze Kantonsgebiet ein einheitlicher Siedlungsbegriff verwendet. In der Regel werden Wohngebäude zu einer Siedlung zusammengefasst, wenn sie weniger als 100 bis 150 Meter voneinander entfernt liegen. Als trennende Elemente werden zudem Höhenunterschiede, Wasserläufe, Bahngleise oder Strassen berücksichtigt; als verbindende Elemente gelten Verkehrsmöglichkeiten wie Brücken oder Unterführungen.Die Bevölkerungszahlen stammen aus der Kantonalen Bevölkerungserhebung per 31.12.2021. Werte, welche aufgrund des Datenschutzes nicht publiziert werden können, sind mit einem "x" gekennzeichnet.Datenquellen: Amt für Daten und Statistik Kanton Thurgau, Siedlungsverzeichnis, Kantonale Bevölkerungserhebung; Geometrien Ortschaften: Amtliche Vermessung Schweiz / swisstopo (Stand Januar 2022)

de: bevolkerung gemeinde kirchgemeinde schulgemeinde ortschaft siedlung politische-gemeinde

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

fr: Régions et villes

it: Regioni e città

de: Siedlungsverzeichnis des Kantons Thurgau 2022 (csv)

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bevolkerung

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kirchgemeinde

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ortschaft

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politische-gemeinde

display_name: politische-gemeinde

schulgemeinde

display_name: schulgemeinde

siedlung

display_name: siedlung


de: Bodenmessdaten der automatischen Wetterstationen, automatischen Niederschlagsstationen, manuellen Niederschlagsstationen und Pollenstationen im Kanton Thurgau. Daten in weiteren zeitlichen Granularitäten (Jahres-, Monats,- und 10-Minutenwerte) können hier bezogen werden: https://www.meteoschweiz.admin.ch/service-und-publikationen/service/open-data.htmlDatenquelle: MeteoSchweiz Kanton Thurgau

de: niederschlag wetter meteoschweiz meteoswiss temperatur tageswert

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

envi

de: Umwelt

de: MeteoSchweiz Manuelle Niederschlagsstationen: Tageswerte - Diessenhofen (DIE) (csv)

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meteoschweiz

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meteoswiss

display_name: meteoswiss

niederschlag

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tageswert

display_name: tageswert

temperatur

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wetter

display_name: wetter


de: Der Datensatz beinhaltet die Ergebnisse der Gesamterneuerungswahl des Regierungsrates des Kantons Thurgau 2008 nach Politischen Gemeinden.

de: regierungsrat wahlen gesamterneuerungswahl gemeinden bezirke stimmen regierungsratswahlen regierungsratswahl

gove

de: Regierung und öffentlicher Sektor

de: Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2008 (csv)

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de: Gesamterneuerungswahl Regierungsrat 2008 (rdfxml)

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de: xls

bezirke

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gemeinden

display_name: gemeinden

gesamterneuerungswahl

display_name: gesamterneuerungswahl

regierungsrat

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regierungsratswahl

display_name: regierungsratswahl

regierungsratswahlen

display_name: regierungsratswahlen

stimmen

display_name: stimmen

wahlen

display_name: wahlen


de: Der Datensatz enthält die Anzahl Stimmen pro Kandidierenden für den 1. Wahlgang der Ständeratswahl 2023 im Kanton Thurgau. Alle enthaltenen Werte sind nach Gemeinde aufgegliedert.Wahlbeteiligung sowie Informationen zu abgegebenen Wahlzetteln können Sie dem Datensatz "Ständeratswahlen Kanton Thurgau ab 2003: Wahlzettel und Wahlbeteiligung auf Gemeindeebene" entnehmen.Datenquelle: Amt für Daten und Statistik Kanton Thurgau

de: standerat wahlen abstimmung nationalrat partei stimmen gemeinde bezirk gemeindenummer wahlbeteiligung gultig ungultig wahlzettel prozent

kanton-thurgau

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

de: Kanton Thurgau

de: kanton-thurgau

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

de: Ständeratswahlen Kanton Thurgau 2023: Kadidatenstimmen auf Gemeindeebene -  1. Wahlgang (csv)

de: csv

de: Ständeratswahlen Kanton Thurgau 2023: Kadidatenstimmen auf Gemeindeebene -  1. Wahlgang (json)

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de: Ständeratswahlen Kanton Thurgau 2023: Kadidatenstimmen auf Gemeindeebene -  1. Wahlgang (n3)

de: Ständeratswahlen Kanton Thurgau 2023: Kadidatenstimmen auf Gemeindeebene -  1. Wahlgang (xls)

abstimmung

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bezirk

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gemeinde

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gemeindenummer

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gultig

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nationalrat

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partei

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prozent

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standerat

display_name: standerat


bff-qualitatsstufe-ii-ur

de: In diesem Layer sind Flächen enthalten, welche die Anforderungen an die Qualitätsstufe II erfüllen und die erforderliche botanische Qualität oder Strukturen zur Förderung der Biodiversität aufweisen. Gelb schraffiert ist die Biodiversitätsförderfläche BFF mit dem Q II-Anteil in Prozenten. Die Bewirtschafter melden die Flächen an, wenn sie vermuten, dass eine BFF I die Kriterien für die Qualitätsstufe II erfüllen könnte. Eine Fachperson überprüft anschliessend die Fläche. Die minimale Vertragsdauer ist 8 Jahre.

de: sommerung geodaten

geoinformation-kanton-uri

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

de: Lisag AG, Geoinformation Kanton Uri

kanton-uri

capacity: public

de: Amt für Landwirtschaft Kt. Uri

de: geocat.ch Permalink

fr: geocat.ch permalien

it: geocat.ch link permanente

en: geocat.ch permalink

spatial: Canton of Uri (UR)

de: BFF Qualitätsstufe II (UR)

title_for_slug: bff-qualitatsstufe-ii-ur

agri

de: Landwirtschaft, Fischerei, Forstwirtschaft und Nahrungsmittel

en: Agriculture, fisheries, forestry and food

fr: Agriculture, pêche, sylviculture et alimentation

it: Agricoltura, pesca, silvicoltura e prodotti alimentari

de: WMS-Dienst des Kanton Uri

format: XML

media_type: application/xml

de: WFS-Dienst des Kanton Uri

value: Uri-Kt - Geocat Harvester


bff-vernetzung-ur

de: Vernetzungsprojekte haben zum Ziel, die natürliche Artenvielfalt zu erhalten und zu fördern, indem Biodiversitätsförderflächen (BFF) zu Gunsten ausgewählter Arten angelegt, aufgewertet und gepflegt werden. Vernetzungsprojekte behandeln schwerpunktmässig die landwirtschaftliche Nutzfläche und ihre biologische Vielfalt. Es werden aber auch andere Nutzungen in die Überlegungen mit einbezogen. Vernetzungsbeiträge können jedoch nur für Elemente der landwirtschaftlichen Nutzfläche geltend gemacht werden.

de: BFF Vernetzung (UR)

title_for_slug: bff-vernetzung-ur


de: Zeigt für die landwirtschaftliche Nutzung besonders gut geeignetes, ackerfähiges Kulturland.

de: boden bodennutzung fruchtfolgeflache landwirtschaft landwirtschaftliche-nutzung raumplanung

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

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

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

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

de: Geoinformation Kanton Luzern

en: Geoinformation Canton of Lucerne

fr: Géoinformation du canton de Lucerne

it: Geoinformazione del Cantone di Lucerna

de: Kanton Luzern, Abteilung Geoinformation

spatial: Kanton Luzern

de: Fruchtfolgeflächen

de: Produktansicht Geodatenshop

de: Datenshop

format: OCTET

value: LU-Kt - Geocat Harvester


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

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

de: Kataster der belasteten Standorte (KbS)

envi

de: Umwelt


name: Centre de compétences et de coordination OGD / Kompetenz- und Koordinationszentrum für OGD

fr: Ce jeu de données présente l'aperçu mensuel des nuitées dans les hôtels et les établissements de cure dans le canton de Fribourg et dans l'ensemble de la Suisse, depuis 1992. Aucune donnée n'est disponible pour l'année 2004, la série a été interrompue à fin 2003 par l'OFS et reprise en 2005.

fr: tourisme nuitees hotels etablissements conjoncture-fribourgeoise indicateurs-conjoncturels

ssd

fr: Le Service de la statistique et de la donnée est le centre de compétence cantonal pour la statistique publique. Il collecte, analyse et diffuse des données statistiques sur la situation et l’évolution du canton, soutient les services de l’État dans la gestion des données et coordonne la diffusion des données administratives en libre accès.

en: The Statistics and Data Service is the cantonal competence center for public statistics. It collects, analyzes, and disseminates statistical data on the situation and development of the canton, supports state services in data management, and coordinates the dissemination of administrative data in open access.

de: Das Amt für Statistik und Daten ist das kantonale Kompetenzzentrum für die öffentliche Statistik. Es erhebt, analysiert und verbreitet statistische Daten über die Lage und die Entwicklung des Kantons, unterstützt die Dienststellen des Staats bei der Verwaltung ihrer Daten und koordiniert die Veröffentlichung der offenen Verwaltungsdaten.

it: Il Servizio Statistiche e Dati è il centro di competenza cantonale per la statistica pubblica. Raccoglie, analizza e diffonde dati statistici sulla situazione e l'evoluzione del cantone, supporta i servizi statali nella gestione dei dati e coordina la diffusione dei dati amministrativi ad accesso aperto.

de: Amt für Statistik und Daten Freiburg

en: Statistics and Data Service Fribourg

fr: Service de la statistique et de la donnée Fribourg

it: Servizio Statistiche e Dati Friburgo

de: ssd

value: DCAT Harvester Kt. FR

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (csv)

fr: csv

fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (json)

fr: json

fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (jsonl)

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fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (jsonld)

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fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (turtle)

fr: turtle

fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (n3)

fr: Nuitées dans les hôtels et établissements de cure, par mois, dès 1992 (xlsx)

fr: xlsx

conjoncture-fribourgeoise

display_name: conjoncture-fribourgeoise

etablissements

display_name: etablissements

hotels

display_name: hotels

indicateurs-conjoncturels

display_name: indicateurs-conjoncturels

nuitees

display_name: nuitees

tourisme

display_name: tourisme


fr: Ce jeu de données présente l'aperçu mensuel des nouvelles immatriculations de voitures de tourisme neuves dans le canton de Fribourg et dans l'ensemble de la Suisse, depuis 2006.Les résultats de l'année en cours sont toujours provisoires. Des annonces complémentaires relatives aux mois précédents sont probables.

fr: immatriculations voitures-de-tourisme-neuves conjoncture-fribourgeoise indicateurs-conjoncturels

ssd

fr: Le Service de la statistique et de la donnée est le centre de compétence cantonal pour la statistique publique. Il collecte, analyse et diffuse des données statistiques sur la situation et l’évolution du canton, soutient les services de l’État dans la gestion des données et coordonne la diffusion des données administratives en libre accès.

fr: Service de la statistique et de la donnée Fribourg

tran

de: Verkehr

fr: Transports

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (csv)

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (json)

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (jsonl)

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (parquet)

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fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (jsonld)

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (turtle)

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (n3)

fr: Mises en circulation de voitures de tourisme neuves, dès 2006 (xlsx)

immatriculations

display_name: immatriculations

voitures-de-tourisme-neuves

display_name: voitures-de-tourisme-neuves


fr: Ce jeu de données présente le nombre de voitures de tourisme pour 1000 habitants dans le canton de Fribourg, ventilé selon le niveau géographique (canton, district, commune), dès 2009. L'indicateur est calculé à partir du nombre total de voitures de tourisme stationnées dans le canton, rapporté à la population résidante permanente.Les voitures de tourisme comprennent les véhicules automobiles destinés au transport de personnes et comptant jusqu'à neuf places assises (y compris les voitures de tourisme lourdes dont le poids dépasse 3,5 tonnes). Les effectifs de voitures correspondent à la situation au 30 septembre de chaque année, selon les données de l'Office de la circulation et de la navigation (OCN) du canton de Fribourg ([https://www.ocn.ch](https://www.ocn.ch)).Les effectifs de population correspondent à la situation au 1er janvier de chaque année, selon la Statistique de la population et des ménages (STATPOP) de l'Office fédéral de la statistique (OFS). Les valeurs "Ne s'applique pas / Nicht anwendbar" (code -8) indiquent que l'indicateur est calculé pour l'ensemble d'un niveau géographique supérieur et ne peut pas être attribué à un niveau particulier inférieur.

fr: voitures habitants

fr: Voitures de tourisme pour 1000 habitants, dès 2009 (csv)

fr: csv

fr: Voitures de tourisme pour 1000 habitants, dès 2009 (json)

fr: json

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fr: Voitures de tourisme pour 1000 habitants, dès 2009 (parquet)

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fr: turtle

fr: Voitures de tourisme pour 1000 habitants, dès 2009 (n3)

fr: Voitures de tourisme pour 1000 habitants, dès 2009 (xlsx)

habitants

display_name: habitants

voitures

display_name: voitures


en:
This data set includes 589 snow profile observations including a rutschblock test, observations of signs of instability and an assessment of the local avalanche danger level, mainly recorded in the region of Davos (eastern Swiss Alps) during the winter seasons 2001-2002 to 2018-2019.
These data were analyzed and results published by Schweizer et al. (2021). They characterized the avalanche danger levels based on signs of instability (whumpfs, shooting cracks, recent avalanches), snow stability class and new snow height.
The data are provided in a csv file (589 records); the variables are described in the corresponding read-me file.
These data are the basis of the following publication: Schweizer, J., Mitterer, C., Reuter, B., and Techel, F.: Avalanche danger level characteristics from field observations of snow instability, Cryosphere, 15, 3293-3315, https://doi.org/10.5194/tc-15-3293-2021, 2021.
 Acknowlegements
Many of the data were recorded by SLF observers and staff members, among those Roland Meister, Stephan Harvey, Lukas Dürr, Marcia Phillips, Christine Pielmeier and Thomas Stucki. Their contribution is gratefully acknowledged.

en: snow avalanche-danger avalanche avalanche-forecasting danger-level snow-instability

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

political_level: other

de: EnviDat

value: Envidat Harvester

envi

fr: Environnement

en:
Resource Title: Field observations of snow instabilities
    Size: 107300 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/321f2050-93be-4772-b5d8-562f46658256/resource/5927f50c-3a33-4ceb-91bf-d583efd14cfe/download/snow_instability_field_data.csv
    Description: This data set includes 589 snow profile observations including a rutschblock test, observations of signs of instability and an assessment of the local avalanche danger level, mainly recorded in the region of Davos (eastern Swiss Alps) during the winter seasons 2001-2002 to 2018-2019.

en:
Resource Title: Read-me file
    Size: 133885 bytes
    Format: application/pdf
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/321f2050-93be-4772-b5d8-562f46658256/resource/b3aeef4d-1b54-467c-88b4-4d2da8076885/download/read-me.pdf
    Description: This read-me file contains the descriptions of the variables.

format: PDF

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avalanche

display_name: avalanche

avalanche-danger

display_name: avalanche-danger

avalanche-forecasting

display_name: avalanche-forecasting

danger-level

display_name: danger-level

snow

display_name: snow

snow-instability

display_name: snow-instability


en:
Atmospheric drought (high vapor pressure deficit, VPD) and soil drought frequently co-occur, yet plants respond to these stressors through partially distinct physiological pathways, potentially altering source (photosynthesis) and sink (growth and respiration) activities. Despite significant advances in understanding drought impacts on photosynthesis and plant hydraulics, the independent and interactive effects of soil vs. atmospheric drought on whole-tree carbon balance, including non-structural carbohydrate (NSC) dynamics, allocation priorities, and growth, remain insufficiently understood.
This project aims to disentangle the effects of soil and atmospheric droughts on tree sink and source dynamics in European forests, by studying leaf-to-whole-tree ecophysiological processes that drive growth, carbon sequestration and tree mortality. Research will primarily be conducted in Pfynwald (Valais, Switzerland), as part of the VPDrought experiment, where mature Scots pines (Pinus sylvestris) are exposed to increased soil drought and reduced VPD.
Our study addresses the research question: how do soil and atmospheric droughts differentially affect tree carbon uptake and allocation to growth? We hypothesize that atmospheric drought primarily limits carbon assimilation via stomatal closure, leading to reduced growth and respiration (sink activity), whereas soil drought suppresses both carbon uptake (source activity) and sink strength (growth and respiration), leading to stronger shifts in carbon allocation and early reductions in sink demand. Soil drought restricts carbon transport to belowground sinks, while atmospheric drought promotes NSC accumulation in source tissues due to stomatal closure and reduced sink demand.
**Methods:**
Four campaigns (~4 days each) will be conducted at VPDrought during the summer of 2026-2028, covering four experimental treatments: 1) soil drought + ambient air, 2) soil drought + reduced VPD, 3) irrigation + ambient air, 4) irrigation + reduced VPD. Each treatment will include 6-9 replicates.
During the campaigns, gas exchange measurements will be performed, including net photosynthesis, stomatal conductance, temperature responses of photosynthesis and respiration, and A/Ci curves, using three LI-COR systems (LI-6800). Twig water potential (pre-dawn and midday) will be measured with a Scholander pressure chamber (PMS, model 1505D). Twig, needles, and root samples will be collected across treatments for non-structural carbohydrate (NSC) analyses. Stem respiration measurements will be taken using a custom-made chamber and analyzed with the LI-COR (LI-8100A). In addition, stem radial growth (measured with dendrometers) and leaf area development (using Lidar measurements) will be utilized as proxies for sink activity and carbon allocation to structural growth.  Measurements will be repeated across all years, with additional assessments in 2027 and 2028, including resin flow and phloem transport efficiency using a 13C pulse labeling approach.

en: soil-drought vpd gas-exchange carbon-dynamics pinus-sylvestris

en: Carbon balance under dual droughts: Disentangling the effects of soil and atmospheric moisture on tree sink and source dynamics in European forests.

envi

en: Environment

format: TXT

carbon-dynamics

display_name: carbon-dynamics

gas-exchange

display_name: gas-exchange

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

soil-drought

display_name: soil-drought

vpd

display_name: vpd


en:
The dataset includes spatially aggregated canopy temperature measurements (°C) of one to two tree crowns obtained using infrared (IR) point sensors.
The dataset was quality screened using a multi-step outlier detection procedure based on Median Absolute Deviation (MAD) statistics within a defined analysis period (= 1 year).
**Three complementary quality-control checks were applied**:
1\. Global MAD screening – detects observations that strongly deviate from the overall distribution of each individual sensor time series.
2\. Local spike detection – identifies short-term anomalous spikes within each sensor time series using rolling median and rolling MAD statistics.
3\. Cross-sensor consistency screening – compares measurements across all sensors recorded at the same timestamp to identify extreme deviations relative to the network-wide median behaviour.
Each observation received individual QC flags for all three checks, followed by a combined final quality flag. Observations passing all criteria were labelled as `good`, while flagged observations were labelled as `outlier` if considered suspect, or as `bad` if associated with known sensor drifts. Observations labelled as `outlier` may still represent physically plausible values, while observations labelled as `bad` should not be considered for further analysis. All observations were retained in the exported dataset for traceability.

en: cooling irrigation pinus-sylvestris pfynwald transpiration vpdrought heat-stress ir-sensor

en: Pfynwald VPDrought experiment canopy temperature parameter

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_canopy_temperature_1min_2025.zip
    Size: 50905903 bytes
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    URL: https://www.envidat.ch/dataset/a585bca2-a5e2-4810-b9a8-e831fdc7aebd/resource/3ed284f7-5ca4-4b25-9441-00722b92e58d/download/pfynwald_vpdrought_canopy_temperature_1min_2025.zip
    Description:

format: ZIP

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en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_canopy_temperature_10min_2025.zip
    Size: 5833672 bytes
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    Description:

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_canopy_temperature_10min_2024.zip
    Size: 5872908 bytes
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    Description:

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_canopy_temperature_1min_2024.zip
    Size: 51370310 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/a585bca2-a5e2-4810-b9a8-e831fdc7aebd/resource/966309dc-3bf5-4bbc-9964-6af79bf294fd/download/pfynwald_vpdrought_canopy_temperature_1min_2024.zip
    Description:

cooling

display_name: cooling

heat-stress

display_name: heat-stress

ir-sensor

display_name: ir-sensor

irrigation

display_name: irrigation

pfynwald

display_name: pfynwald

transpiration

display_name: transpiration

vpdrought

display_name: vpdrought


en:
Dataset content
Continuous soil measurements (10-min resolution) from the Pfynwald long-term irrigation experiment, covering five treatments: **control, irrigation, irrigation+VPD, roof, roof+VPD**.
Measurements were taken at multiple plots and at three depths (-0.1, -0.8, -1.2 m below soil surface).
Sensors include TEROS-21 (matric potential), TEROS-12 (volumetric water content), TEROS-21 (soil temperature), and TEROS-12 (electrical conductivity).
 Processing steps
**1. Raw retrieval** from the LWF database (`ada.v_messvar`, project `Pfynwald irrigation`), 10-min cadence.
**2. Range filtering** to remove physically implausible values:
   - SWP: drop values ≥ 0 kPa or ≤ −8000 kPa
   - VWC: drop values ≤ 0 or - 0.8 m³/m³
   - TEM: drop values - 40 °C or - −20 °C
**3. Duplicate aggregation** within the same 10-min timestamp by mean (median for SWP).
**4. Temperature correction (SWP_TC)**: matric potential is temperature-corrected using the TEROS-21 manufacturer equation referenced to T_ref = 20 °C:
   - Convert SWP (kPa) to head h = |SWP|·10.197, then pF = log10(h)
   - ΔpF = (919.890694·ΔT − 6.945352·ΔT²)·exp(−150.754657 / (pF + 9.153084))
   - SWP_TC = −10^(pF + ΔpF) / 10.197
**5. No gap filling applied.** Missing values remain absent from the delivered CSV.
 Methods
- Database query and aggregation: R, `data.table`, `rLWFpg`
- Temperature correction: in-house implementation of TEROS-21 manufacturer formula
- See repository / script reference below
 Limitations
- Values flagged out of range during step 2 are absent (not interpolated)
- Winter periods may include frozen-soil readings — these pass the range filter as physical sensor outputs but should be interpreted with caution by downstream users
- SWP_TC rows carry the messvar_id of the underlying SWP sensor; the corresponding TEM sensor used for correction is paired via site/plot/depth/datetime but not encoded in the messvar_id
- Sensor calibration uses manufacturer defaults; site-specific calibration was not performed
- Roofs were installed in spring 2024. Readings under "roof" / "roof_vpd" treatments before that reflect ambient conditions, not the experimental treatment.
- In 2025, three additional TEROS-21 sensors were added per roofed treatment at 10 cm depth to obtain a balanced sample relative to roof position (under panels, at panel edges, and in inter-panel gaps).
  This expansion means roofed treatments have six positions at 10 cm from 2025 onward, compared to three before.

en: irrigation-manipulation pfynwald water-potential teros-12 vpdrought soil-temperature irrigation soil-moisture teros-21 electrical-conductivity pinus-sylvestris drought-experiment

en: Pfynwald VPDrought experiment soil parameters

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_soil_10Minutes_2024.zip
    Size: 59025329 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/12bc2274-e48f-4ff1-8961-b86699aaa450/resource/3606ad5b-f308-4bfc-8aa4-db5b017ee47a/download/pfynwald_vpdrought_soil_10minutes_2024.zip
    Description:

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_soil_10Minutes_2025.zip
    Size: 66201780 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/12bc2274-e48f-4ff1-8961-b86699aaa450/resource/edaa3e3a-1045-4d2f-952f-e23689c20bb9/download/pfynwald_vpdrought_soil_10minutes_2025.zip
    Description:

drought-experiment

display_name: drought-experiment

electrical-conductivity

display_name: electrical-conductivity

irrigation-manipulation

display_name: irrigation-manipulation

soil-moisture

display_name: soil-moisture

soil-temperature

display_name: soil-temperature

water-potential

display_name: water-potential


en:
The dataset refers to samples collected across 6 farms in the Bega Valley region of Australia. The farms are located in the grassy woodland ecoregion and are extensively managed with sheep and cattle grazing. Livestock shares the landscape with native mammalian and invertebrate herbivores. On each farm, two nested fenced exclosure systems were established. These included an open area, a fence excluding livestock but allowing access to native mammals and invertebrates and a fence excluding all mammals but allowing access to invertebrates. In each farm, one of these systems was located in a zone dominated by the native Kangaroo grass, and another in a zone co-dominated by the Invasive African lovegrass. The sample and treatment numbering, as well as a summary of the aggregated indicators is provided in the file Indicator_summary.
Leaf swab s(phyllosphere) samples were taken and DNA was extracted and amplified for 16s and ITS markers. The resulting metabarcoding derived tables are presented (Bacteria_swabs and Fungi_swabs respectively), as are the inferred functional profiles for bacteria at the pathway level (PICRUSt2_pathways), as derived by the PICRUSt2 pipeline.
Two 20 by 100 cm strips had their vegetation removed and their living and litter biomass quantified by dry weight (Biomass). Sensors measuring temperature 10 cm above the soil surface were installed in each plot and their output is presented in Climate. Invertebrates were collected with both pitfall traps and sweepnets and the counts for both sampling techniques can be found in Invertebrates. Damage scores across different categories were collected on 5 leaves of the two species in each plot and the average scores can be found in Leaf_damage.

en: invertebrates herbivore-exclusion phyllosphere biological-invasions grassland

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: Herbivory disrupts invasion_associated phyllosphere and arthropod community shifts in grasslands

en:
Resource Title: Bacteria_swabs.csv
    Size: 1153434 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/f97a1423-4749-45fa-a07e-93697dd72676/download/bacteria_swabs.csv
    Description: OTU table of bacterial phyllosphere communities

en:
Resource Title: Invertebrates.csv
    Size: 18842 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/493ae610-9929-4499-8dfb-fdb7c8feafed/download/invertebrates.csv
    Description: Counts of invertebrates collected with pitfall traps and sweepnets

en:
Resource Title: Fungi_swabs.csv
    Size: 1059062 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/02fb3082-a33e-4af4-8ea1-d4c4953eec4e/download/fungi_swabs.csv
    Description: OTU table of fungal phyllosphere communities

en:
Resource Title: Biomass.csv
    Size: 3031 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/ac6aecef-5a8d-4539-b231-3403691fc3f9/download/biomass.csv
    Description: Dry biomass weight of collected plant material

en:
Resource Title: PICRUSt2.csv
    Size: 469821 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/665f8907-396a-4b1e-b564-fa100a2b5968/download/picrust2.csv
    Description: Predicted pathway profiles of sampled phyllosphere bacterial communities

en:
Resource Title: Indicator_summary.csv
    Size: 19067 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/d68e884c-0153-4d0f-95c6-eb5702972cce/download/indicator_summary.csv
    Description: Sample metadata and aggregate indicators

en:
Resource Title: Climate.csv
    Size: 5096079 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/787a3947-a316-4ac5-aeda-ffacfd832bed/download/climate.csv
    Description: Sensor collected soil surface temperatures

en:
Resource Title: Leaf_damage.csv
    Size: 2007 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/593901f4-0a08-4dc6-98a4-1decf904dbc1/resource/5c2f7e5f-cc22-4ac6-aa16-f3ef13d27ea7/download/leaf_damage.csv
    Description: Aggregated leaf damage scores for African lovegrass and Kangaroo grass

biological-invasions

display_name: biological-invasions

grassland

display_name: grassland

herbivore-exclusion

display_name: herbivore-exclusion

invertebrates

display_name: invertebrates

phyllosphere

display_name: phyllosphere


en:
Description
This dataset contains continuous sap-flow measurements and derived whole-tree transpiration estimates for 45 Pinus sylvestris trees at the Pfynwald experimental platform in southwestern Switzerland during 2024–2025. Trees were distributed across five treatment combinations established within the VPDrought experiment: Control, Irrigation, Irrigation + VPD reduction, Roof, and Roof + VPD reduction. Sap flux density was measured every 10 min using heat-ratio sap-flow sensors (IX-SF30, Implexx, Melbourne, Australia) installed at breast height on the north-facing side of each tree.
Raw temperature signals were converted to sap flux density following the heat ratio method (Marshall 1958; Burgess et al. 2001; Forster 2019). Thermal diffusivity and related wood properties were parameterized using increment cores collected near the site and tree-specific allometric relationships. Probe misalignment was corrected by estimating a zero-flow offset from nighttime measurements during well-watered, low-VPD conditions in February 2024 and subtracting this offset from the full time series.
Sap flux density measurements at 0.5 and 1.5 cm sapwood depth were combined to total sap flow for the depth where the sensors were installed. Whole-tree transpiration can be calculated by integrating sap flux density across concentric sapwood depth of 2 cm.
The dataset includes processed sap flux density values together with metadata on treatment, tree identity, sensor depth, and quality-control corrections. Limitations include possible residual uncertainty due to sensor drift, assumptions in the sapwood depth, and the replacement of two trees that died during summer 2024 and lost parts of their crown in 2025.
 Additional Information
Data processing was performed in an R environment following the heat ratio method workflow described by Forster (2019). Raw heat-pulse measurements were converted to sap flux density and subsequently corrected for thermal diffusivity, and probe misalignment. Outliers and implausible values were identified and removed using the R package datacleanr (Hurley et al. 2022). Sensor needle misalignment was corrected by defining a zero-flow offset during periods of low atmospheric demand and assumed zero sap flow (i.e. rainy periods), and subtracting this offset from the time series. The processing script used to derive the dataset is available from the authors upon request.
Relevant literature:
- Burgess S.S.O., Adams M.A., Turner N.C., Beverly C.R., Ong C.K., Khan A.A.H. & Bleby T.M. (2001) An improved heat pulse method to measure low and reverse rates of sap flow in woody plants†. Tree Physiology 21, 589–598.
- Forster M.A. (2019) The Dual Method Approach (DMA) Resolves Measurement Range Limitations of Heat Pulse Velocity Sap Flow Sensors. Forests 10.
- Hurley A.G., Peters R.L., Pappas C., Steger D.N. & Heinrich I. (2022) Addressing the need for interactive, efficient, and reproducible data processing in ecology with the datacleanr R package. PLOS ONE 17, e0268426-.
- Marshall D.C. (1958) Measurement of Sap Flow in Conifers by Heat Transport. 1. Plant Physiology 33, 385–396.

en: reduction drought-experiment rhone-valley continuous-monitoring tree-transpiration pfynwald sap-flow transpiration rain-exclusion vpdrought forest-ecophysiology vpd irrigation xylem-flux pinus-sylvestris

en: Pfynwald VPDrought  experiment sap flow parameter

envi

en: Environment

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_sapflow_10Minutes_2024.zip
    Size: 53546175 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/a9e439e5-827a-40a7-956c-1a05699e6adc/resource/6a0cd3b8-8e29-4b85-9296-86196808fd32/download/pfynwald_vpdrought_sapflow_10minutes_2024.zip
    Description:

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_sapflow_10Minutes_2025.zip
    Size: 53424631 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/a9e439e5-827a-40a7-956c-1a05699e6adc/resource/455662d6-f0b7-4ea8-8cb6-d31eb714952e/download/pfynwald_vpdrought_sapflow_10minutes_2025.zip
    Description:

continuous-monitoring

display_name: continuous-monitoring

forest-ecophysiology

display_name: forest-ecophysiology

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

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display_name: rain-exclusion

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display_name: reduction

rhone-valley

display_name: rhone-valley

sap-flow

display_name: sap-flow

tree-transpiration

display_name: tree-transpiration

vpd

display_name: vpd

xylem-flux

display_name: xylem-flux


en:
Project description:
Forest soils are among the largest terrestrial carbon pools. How soil carbon (C) responds to changing water availability is still poorly understood, particularly in already water-limited systems. This project investigates the composition and persistence of soil organic matter (SOM) and associated microbial communities in a dry inner-Alpine Scots pine forest exposed to long-term changes in precipitation and atmospheric demand. Earlier work showed that 19 years of irrigation redistributed bulk soil C from the organic layer into the mineral soil. Although total soil C stocks remained unchanged, a higher incorporation into mineral soils may increase long-term C storage (Guidi et al., 2022; Minich et al., 2026). We now ask, how persistent this redistributed C is, in which soil C fraction (particulate or mineral-associated) it resides, and which microbial communities are associated with it.
The work is based at Pfynwald, where a long-term irrigation experiment (since 2003) and the recently installed [VPDrought platform](https://vpdrought.wsl.ch/de/) together span three precipitation regimes (≈300, 600, and 1200 mm per year) crossed with manipulation of atmospheric vapour-pressure deficit. This setup allows us to disentangle the effects of soil and atmospheric drought, which typically co-vary in nature but may shape soil carbon dynamics through distinct pathways. SOM is separated by physical fractionation into particulate (POM) and mineral-associated (MAOM) fractions, characterized through elemental and isotopic analyses (C, N, δ¹³C, δ¹⁵N, ¹⁴C) and fraction-specific microbial community profiling. At the bulk soil level, we measure nutrient pools and extracellular enzyme activities, continue year-round soil respiration, and complement them by CH4 fluxes. Together, these data will reveal how soil carbon stocks and microbial processing respond to changing precipitation in a water-limited pine forest.

en: drought radiocarbon pfynwald microbial-communities som

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: Soil organic matter dynamics under altered precipitation in a dry Scots pine forest

drought

display_name: drought

microbial-communities

display_name: microbial-communities

pfynwald

display_name: pfynwald

radiocarbon

display_name: radiocarbon

som

display_name: som


historical-vegetation-height-model-nfi

en:
The main datasets available are 4 nationwide **Digital Surface Models (DSMs)** and corresponding **Vegetation Height Models (VHMs)** with a spatial resolution of 1 m.
The Vegetation Height Models are calculated by subtraction of a Digital Terrain Model (swissAlti3d version 2017, swisstopo) from the generated DSMs. DSMs were derived by image matching of **scanned historical images** (panchromatic 8-bit) acquired with a RC10 frame camera, in the context of the swisswide image acquisition campaigns of swisstopo.
Nationwide products could be generated for the **four epochs**
 1979-1985 / 1985-1991 / 1990-1998 / 1998-2006.
Additional information about successful image matching vs. interpolation of pixels and about the year of image acquisition are available in the corresponding files (**matched_area_xxxx_xxxx_binay.tif** and **meta_acquisition_year_xxxx_xxxx.json**, respectively).
To separate vegetation from non-vegetation areas a mask derived from a combination of information of the Topographic landscape model - TLM (swisstopo) and a NDVI layer was used and is supplied as **"TLM_mask.tif"**
Due to the occurrence of unrealistic vegetation height values caused by the failure of the image matching process (mainly overexposed images and clouds or very steep rocky terrain), pixel values - 60 m were set to NoData and - 0 m to 0.
All datasets are available in the Reference System **LV95 (EPSG: 2056) LN02 (EPSG: 5728)** and share the common **extent definition** (xmin ymin xmax ymax): 2480000 1070000 2840000 1300000

en: dsm vhm historical forest photogrammetry nfi

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Historical Vegetation Height Model NFI

title_for_slug: historical-vegetation-height-model-nfi

en:
Resource Title: 1998-2006 Vegetation Height Model
    Size: 219902325555 bytes
    Format: No Info
    URL: https://envicloud.wsl.ch/#/?bucket=https%3A%2F%2Fos.zhdk.cloud.switch.ch%2Fenvicloud%2F&prefix=doi%2Fenvidat.528%2F1998-2006_vegetation_height_model_nfi%2F
    Description:

en:
Resource Title: readme.txt
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    Format: text/plain
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/d16d27e5-b239-4909-b914-1b0b5337dab3/resource/f6cabeaa-bf7c-4141-bea9-af99d3224487/download/readme.txt
    Description: Description of available data

media_type: text/plain

en:
Resource Title: 1990-1998 Vegetation Height Model
    Size: 219902325555 bytes
    Format: No Info
    URL: https://envicloud.wsl.ch/#/?bucket=https%3A%2F%2Fos.zhdk.cloud.switch.ch%2Fenvicloud%2F&prefix=doi%2Fenvidat.528%2F1990-1998_vegetation_height_model_nfi%2F
    Description:

en:
Resource Title: 1985-1991 Vegetation Height Model
    Size: 219902325555 bytes
    Format: No Info
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    Description:

en:
Resource Title: 1979-1985 Vegetation Height Model
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    Description:

dsm

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forest

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historical

display_name: historical

nfi

display_name: nfi

photogrammetry

display_name: photogrammetry

vhm

display_name: vhm


vegetation-height-model-lidar-nfi

en:
Countrywide **vegetation height models (VHM)** were generated for Switzerland based on
LiDAR data acquired in the framework of the **swissSURFACE3D** campaign (swisstopo).
To derive vegetation height, the classified point cloud got normalized by calculating height above ground for all points not belonging to the class ground (2). Vegetation point (class 3,4,5) got then rasterized to a grid size of 0.5 m using an interpolation distance of one grid cell. Raster cells not belonging to a vegetation class got set to 0 m above ground.
These VHM's are produced in the framework of the Swiss National forest Inventory (NFI).
Each year about 1/6 of switzerland surface is updated using swissSURFACE3D data in leaf-off state.

en: point-cloud three-dimensional vegetation-classification forest vegetation nfi vegetation-height

en: Vegetation Height Model LiDAR NFI

title_for_slug: vegetation-height-model-lidar-nfi

en:
Resource Title: 2024 Vegetation Height Model LiDAR NFI
    Size: 149786984448 bytes
    Format: No Info
    URL: https://envicloud.wsl.ch/#/?bucket=https%3A%2F%2Fos.zhdk.cloud.switch.ch%2Fenvicloud%2F&prefix=doi%2Fenvidat.664%2F2024%2F
    Description: Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2024 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date and point densities of used LiDAR data for tiles of 1 x 1 km (geopackage).

en:
Resource Title: 2025 Vegetation Height Model LiDAR NFI (current)
    Size: 160202280141 bytes
    Format: No Info
    URL: https://envicloud.wsl.ch/#/?bucket=https%3A%2F%2Fos.zhdk.cloud.switch.ch%2Fenvicloud%2F&prefix=doi%2Fenvidat.664%2F2025%2F
    Description: Vegetation Height Model of Switzerland for the year 2025 (cloud optimized geotiff)
and Metadata file with information about acquisition date and point densities of used LiDAR data for tiles of 1 x 1 km (geopackage).

point-cloud

display_name: point-cloud

three-dimensional

display_name: three-dimensional

vegetation

display_name: vegetation

vegetation-classification

display_name: vegetation-classification

vegetation-height

display_name: vegetation-height


en:
The data show locations of the most recent outdoor activity (referred to as restorative location, RL) of Swiss residents, and descriptive characteristics of these places. The data was collected via an online participatory mapping survey targeting residents of urban, peri-urban, and rural areas across Switzerland. Respondents were selected using a stratified random sampling method, considering the greenness and noise exposure of their home locations, and demographic factors such as age, gender, and language region.
The survey was conducted using Maptionnaire software (https://maptionnaire.com). Participants were asked to map the location of their most recent outdoor activity (referred to as restorative location, RL) and provide additional information on their experience in these places. The responses were integrated with the quantitative spatial information (biophysical landscape characteristics, referred to as metrics) on the visited locations, obtained from spatial and remote sensing data.

en: gis-analysis quiet-areas sensory-perception traffic-noise restorative-environments soundscape

en: Restorative locations from participatory mapping by Swiss residents

envi

en: Environment

gis-analysis

display_name: gis-analysis

quiet-areas

display_name: quiet-areas

restorative-environments

display_name: restorative-environments

sensory-perception

display_name: sensory-perception

soundscape

display_name: soundscape

traffic-noise

display_name: traffic-noise


en:
This study examines the siting scenarios for renewable energy infrastructure (REI) in Switzerland, incorporating the external costs of ecosystem services and, innovatively, social preferences. This approach challenges the prevalent techno-economic siting paradigm, which often overlooks these externalities. To minimize the external costs of the scenarios while maximizing energy yield, Marxan, an optimization software, was employed.
MARXAN was run for 2 versions: a) without ground-mounted open space PV infrastructure (excl. OS) and b) with ground-mounted open space PV infrastructure (incl. OS). In each version optimization was done using ecological costs (ECUess) or social costs (ECUsoc) in a regular grid of 4x4km (planning unit).
File:
PU_data.shp: compressed Shapefile (ESRI) from the MARXAN optimization with 2216 rows (objects) and 18 columns (variables) with sf (simple feature) and data frame classes.
Headers are described below:
X01 = Planning_units (PUs)
X02 = incl.OS. number of times pu was selected in MARXAN  when optimized for ecological costs
X03 = incl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for social  costs
X04 = incl.OS. ecological costs (ECUess) of pu when realizing the total energy (normalized)
X05 = incl.OS. social costs (ECUsoc) of pu when realizing the total energy (normalized)
X06 = incl.OS. total energy (MWh/a)
X07 = incl.OS. energy from roof-mounted PV infrastructure (MWh/a)
X08 = incl.OS. energy from wind turbines (MWh/a)
X09 = incl.OS. energy from ground-mounted PV infrastructure (MWh/a)

X10 = excl.OS. number of times pu was selected in MARXAN  when optimized for ecological costs
X11 = excl.OS. number of times pu was selected in MARXAN when optimized for social  costs
X12 = excl.OS. ecological costs (ECUess) of pu when realizing the total energy (normalized)
X13 = excl.OS. social costs (ECUsoc) of pu when realizing the total energy (normalized)
X14 = excl.OS. total energy (MWh/a)
X15 = excl.OS. energy from roof-mounted PV infrastructure (MWh/a)
X16 = excl.OS. energy from wind turbines (MWh/a)
X17 = excl.OS. energy from ground-mounted PV infrastructure (MWh/a)
geometry = Simple feature XY geometry (SFC_POINT) each representing the center of a 4x4km planning unit (PU) in EPSG 21781 (CRS CH1903 / LV03).
For MARXAN optimizations (for meaning of standard files in MARXAN see https://scholar.google.ch/scholar_url?url=https://courses.washington.edu/cfr590/software/Marxan1810/marxan_manual_1_8_2.pdf&hl=de&sa=X&ei=NAWHZI6JJ8PFmAGMo47oDQ&scisig=AGlGAw-DBrsV4kUzkR6GkN1jtG66&oi=scholarr), pu_data.shp was used to generate MARXAN files input.dat, pu.dat, puvfeat.dat, spec.dat.
Coordinate Reference System: CH1903 / LV03. EPSG: 21781.

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

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: Optimizing renewable energy siting in the Swiss landscape

ecosystem-services

display_name: ecosystem-services

energy

display_name: energy

landscape

display_name: landscape

marxan

display_name: marxan

optimization

display_name: optimization

photovoltaic

display_name: photovoltaic

social-acceptance

display_name: social-acceptance

spatial-planning

display_name: spatial-planning

wind-power

display_name: wind-power


en: Site description of the Seehornwald Davos (CH-DAV) research site. The material provided offers information on the biomass and growth of trees in CH-DAV, including supporting materials such as maps, geolocations and analyses. CH-DAV is part of networks such as ICOS, LWF, TreeNet, ICPForests and is dedicated to forest monitoring and research.

en: water-relations picea-abies twd forest-monitoring carbon-storage ecophysiology dbh atmospheric-conditions flux forest-dynamics icos climate-change eddy-covariance lwf dendrometer co2 forest-canopy eddy-covariance-measurements seehornwald icp-forests davos climate-growth stem-growth treenet subalpine biomass forest-function sap-flow metadata forest forest-ecosystems tree-stem automated-monitoring ecosystem-functioning forest-area carbon-cycle carbon-dioxide forest-biomass ilter open-data carbon-sequestration forest-characteristics

envidat

en: EnviDat: the Environmental Data Portal

en: Site description Davos Seehornwald CH-DAV

en:
Resource Title: CH-DAV_Site_2024_V2.zip
    Size: 27267396 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/4d332ffa-d5f5-413c-ba1c-5f73ceebbed6/resource/41e3d87c-7907-4a01-bf5e-36a0d4457c40/download/ch-dav_site_2024_v2.zip
    Description: Collection of files with information about the research site Seehornwald Davos CH-DAV

en:
Resource Title: CH-DAV_Site_2024.zip
    Size: 34214528 bytes
    Format: application/zip
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/4d332ffa-d5f5-413c-ba1c-5f73ceebbed6/resource/73875879-bec0-4e15-a805-e6cd9d4fe596/download/ch-dav_site_2024.zip
    Description: Collection of files with information about the research site Seehornwald Davos CH-DAV

en:
Resource Title: Readme
    Size: 2476 bytes
    Format: application/rtf
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/4d332ffa-d5f5-413c-ba1c-5f73ceebbed6/resource/7f13f634-76b5-4d56-aa5a-61140240f616/download/readme.rtf
    Description:

format: rtf

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display_name: atmospheric-conditions

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display_name: biomass

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display_name: climate-change

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display_name: davos

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display_name: dbh

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display_name: metadata

open-data

display_name: open-data

picea-abies

display_name: picea-abies


alan-spongy-moth-laboratory-experiment

en:
Data and Code for ALAN Spongy Moth lab experiment
In this repository you will find all the raw datasets used for the data analysis performed in our paper about the impacts of artificial light at night (ALAN) on the development of Spongy Moth caterpillars. The files are attached as a csv file.
Also attached is all the R-code later used for the statistical analysis and for generating the graphics displayed in the paper. This files are attached as an R.file.

en: spongy-moth lab-experiment light-pollution insect-development alan

en: ALAN Spongy Moth Laboratory Experiment

title_for_slug: alan-spongy-moth-laboratory-experiment

en:
Resource Title: CoxHazard_KaplanMeier_Mort_Pup.R
    Size: 3933 bytes
    Format: application/octet-stream
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/7f7beb40-642a-4a45-a99f-e631c90e1042/resource/0a205353-8812-4f39-af3f-8d67d2d1495c/download/coxhazard_kaplanmeier_mort_pup.r
    Description: R code for the Cox hazard analysis and producing the Kaplan Meier survival curves for both Mortality and Pupation.

en:
Resource Title: SM_R_long_NvK.csv
    Size: 567035 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/7f7beb40-642a-4a45-a99f-e631c90e1042/resource/401242a6-4430-4725-8c41-263a4f769041/download/sm_r_long_nvk.csv
    Description: Raw data modified and used for the Bodymass Analysis

en:
Resource Title: SM_R_NvK.csv
    Size: 56547 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/7f7beb40-642a-4a45-a99f-e631c90e1042/resource/c93124fd-448c-403b-bc42-70f4b6722636/download/sm_r_nvk.csv
    Description: Raw data used for the Pupation and Cox Hazard/Kaplan Meier Analysis.

en:
Resource Title: BodyMass_analysis.R
    Size: 4254 bytes
    Format: application/octet-stream
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/7f7beb40-642a-4a45-a99f-e631c90e1042/resource/0ff15832-2eb3-4420-9afd-869e36ce92ef/download/bodymass_analysis.r
    Description: R code for the bodymass analysis and producing the graphics.

en:
Resource Title: Pupation_analysis.R
    Size: 7606 bytes
    Format: application/octet-stream
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/7f7beb40-642a-4a45-a99f-e631c90e1042/resource/f5ad6fb7-b540-4742-8b77-e5fa86855b1d/download/pupation_analysis.r
    Description: R code for the pupation analysis and producing the graphics.

alan

display_name: alan

insect-development

display_name: insect-development

lab-experiment

display_name: lab-experiment

light-pollution

display_name: light-pollution

spongy-moth

display_name: spongy-moth


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

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: Forest Canopy Layer

title_for_slug: forest-canopy-layer

envi

en: Environment

en:
Resource Title: ForestCanopyLayer.qml
    Size: 8139 bytes
    Format: application/octet-stream
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/01aaf289-b61f-43ab-be61-39d8e4705c30/resource/378dbed2-33a3-4398-8a41-5c341d27557d/download/forestcanopylayer.qml
    Description: QGIS QML file with stored layer style definitions for the ForestCanopyLayer.tif.

en:
Resource Title: ForestCanopyLayer.tif
    Size: 558505541 bytes
    Format: image/tiff
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/01aaf289-b61f-43ab-be61-39d8e4705c30/resource/90bcde13-c71d-4618-a198-362ebccd0516/download/forestcanopylayer.tif
    Description: Forest Canopy Layer (class 1: single-layered; class 2: probably single-layered; class 3: probably multi-layered; class 4: multi-layered).

format: TIFF

media_type: image/tiff

en:
Resource Title: IFA_Data.csv
    Size: 3837 bytes
    Format: text/csv
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/01aaf289-b61f-43ab-be61-39d8e4705c30/resource/a15b3bdb-c45e-4a8a-b526-8d43b265862c/download/ifa_data.csv
    Description: 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-management

display_name: forest-management

forest-structure

display_name: forest-structure

lidar

display_name: lidar

mountain-forest

display_name: mountain-forest

nfi

display_name: nfi