fr: État et caractéristiques des installations de combustion stationnaires (chaudières) présentes sur le territoire genevois. Objectif: Centralisation et mise à disposition de l'information sur les installations de combustion stationnaires (chaudières). Ces données sont notamment utilisées dans le cadre de la planification énergétique territoriale, pour l'élaboration de concepts énergétiques territoriaux (CET). Elles pourront également servir à l'élaboration d'autres couches de données géo-référencées concernant des indicateurs énergie-territoire, notamment au niveau des sous-secteurs statistiques (GIREC). Source: Ces informations sont extraites de l'application ramonage du Portail Energie (base de donnée RAMONAGE). L'exactitude des données dépend de l'information contenue dans la BD RAMONAGE, laquelle est renseignée : - pour les installations d'une puissance inférieure à 1000 kW par les Maîtres Ramoneurs, - pour les installations d'une puissance supérieure ou égale à 1000 kW par le service de l'air, du bruit et des rayonnements non ionisants (SABRA), et - pour les installations industrielles par le service de l'environnement des entreprises (SEN), lors des mises en service et des contrôles périodiques d'émissions conformément à l'OPair. Le suivi administratif est sous la responsabilité du SABRA pour toutes les puissances. Précisions IMPORTANTE relatives à la qualité des données de la BD RAMONAGE : Une partie des données de la base de données RAMONAGE ne sont plus à jour, un travail informatique est en cour afin que ces données soient mises jour d'ici mi 2016. Le service de l'air, du bruit et des rayonnements non ionisants (SABRA) assure depuis le 2ème semestre 2012 la compétence pour le suivi administratif de l'ensemble des installations de combustion destinées au chauffage des locaux. Selon la volonté du Conseil d'Etat, la priorité du SABRA consiste à garantir que ces chaudières respectent les valeurs limites d'émission prescrites par l'ordonnance sur la protection de l'air (OPair), notamment pour ce qui est des installations situées dans les communes où la qualité de l'air n'est pas satisfaisante (les valeurs limites d'immisssion fixées par l'OPair sont dépassées) . A ce jour, il n'existe aucun système automatique de remontée des données issues des contrôles des maîtres ramoneurs ou des entreprises de réglages pour les chaudières de puissance inférieure ou égale à 1000 kW. Certaines données relatives à ces installations de combustion sont toutefois saisies manuellement par le SABRA, notamment en cas de non-conformité depuis le second semestre 2012, et sont disponibles dans la couche SCANE_CHAUDIERE. Le SABRA peut donc garantir l'exactitude des données uniquement pour : les installations de combustion d'une puissance supérieure à 1000 kW, et ce quel que soit la date de leur contrôle. Le contrôle de la limitation préventive des émissions desdites chaudières est en effet assuré par le SABRA. les installations d'une puissance inférieure ou égale à 1000 kW qui ont été déclarées non conformes par les entreprises de réglage spécialisées, agréées par le canton, qui ont dû procéder à leur réglage (sur ordre des ramoneurs) et ce depuis 2012. Remarques concernant le type de combustible (attribut LIBELLE_COMBUSTIBLE) : Les types: "Bois a", "Bois b", "Bois C", correspondent à la dénomination donnée dans l'annexe 5 de l'OPair: a. le bois à l'état naturel et en morceaux, y compris son écorce, en particulier les bûches, les briquettes, les brindilles et les pives; b. le bois à l'état naturel sous une autre forme qu'en morceaux, en particulier les granulés, le bois déchiqueté, les copeaux, la sciure, la poussière d'une ponceuse et les écorces; c. les résidus de l'industrie du bois et de son artisanat, dans la mesure où le bois n'est pas imprégné d'un enduit ni recouvert d'un revêtement renfermant des composés organo-halogénés. La BD RAMONAGE ayant été créée dans le but d'assurer le suivi et le contrôle des émissions dues aux installations de combustion stationnaires (chaudières), la présence de valeurs "Electricité", "Géothermie", "Solaire" est dès lors sujette à caution. Les entités qui ont ces valeurs devraient être utilisées avec beaucoup de prudence, pour plus d'information à ce sujet prendre contact avec le SABRA.

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: geocat.ch permalien

fr: Cadastre des installations de combustion stationnaires - Chaudières

fr: GML

fr: KML


$oid: OBSOLETE

fr: Ces données résument les dernières déclarations des indices de dépense de chaleur (IDC) par bâtiment (numéro EGID). Elles sont basées sur les dernières déclarations auprès de l'administration. Une indication relative à l'obligation de déclarer un IDC de manière annuelle est également donnée par bâtiment, ainsi que l'information si la déclaration est à jour ou non. L'historique des données par année et par EGID est disponible dans la couche intitulée "Indice de dépense de chaleur (IDC) des bâtiments (le lendemain le 5.8.2010) - Moyenne sur 2 ou 3 ans".

approval_status: approved

de: Der Kanton Genf verfolgt seit einigen Jahren eine Open Data Strategie. Auf diesem Portal finden Sie Daten aus der kantonalen Verwaltung die die Prinzipien des Open Government Data erfüllen, sowie sämtliche "Open-Geodaten" des Genfer Geoinformationssystems (SITG). ***Die Datensätze finden Sie unter der betreffenden Organisation***

en: The canton of Geneva has been committed to making public data open for a few years now. On this portal, you will find all the data from the Geneva cantonal administration that meet the principles of Open Government Data, as well as geodata from the geographic information system of Geneva (SITG) that fall under the OpenData policy.

it: Il cantone di Ginevra si è impegnato in un processo di apertura dei dati pubblici per diversi anni. Su questo portale, è possibile trovare tutti i dati dell'amministrazione del cantone di Ginevra che soddisfano i principi del Open Government Data, inoltre ai geodati OpenData del Sistema Informativo Territoriale di Ginevra (SITG).

de: Kanton Genf

en: Canton of Geneva

fr: Canton de Genève

it: Cantone di Ginevra

political_level: canton

state: active

type: organization

fr: Office cantonal de l'énergie

de: geocat.ch Permalink

it: geocat.ch link permanente

en: geocat.ch permalink

spatial: GE

fr: Indice De Dépense De Chaleur (Idc) - Etat Des Déclarations Par Bâtiment

type: dataset

econ

de: Wirtschaft und Finanzen

en: Economy and finance

fr: Économie et finances

it: Economia e finanze

format: API

format: WFS

format: WMS

fr: Serveur de fichiers Opendata

fr: CSV

format: CSV

media_type: text/csv

fr: GDB

format: ZIP

format: GML

format: KML

fr: SHP

format: SHP

value: GEOCAT canton GE


fr: Produit secondaire Cette couche contient les données de base permettant d'évaluer le potentiel solaire par bâtiment. Ces données portent notamment sur la répartition des surfaces de toitures par tranche d'irradiation et la répartition mensuelle de l'irradiation solaire. Par exemple, si l'usager souhaite évaluer le potentiel solaire (irradiation) sur les parties de toitures dont l'irradiation est supérieur à 1300 kWh/m2/an, il effectuera la somme pondérée suivante: irradiation solaire totale > 1300 kWh/m2/an = AREA_TOIT * (_13_14 * I_13_14 + _14_20* I_14_20) L'élaboration de cette couche s'inscrit dans le cadre du programme INTERREG V France-Suisse et du projet G2 Solaire. Ce dernier permet à la fois de mettre à jour le précédent cadastre solaire genevois de 2016 (sous mandat de l'OCEN - Office cantonal de l'énergie - et des SIG - Services industriels genevois), et de l'étendre sur le reste du Grand Genève incluant le canton de Genève, le District de Nyon et les communes francaises limitrophes des départements de l'Ain et de Haute Savoie. Le cadastre solaire a été calculé sur le Grand Genève en juin 2019 (sur la base des données LIDAR 2017 Genève, 2014 France, 2015 Vaud), puis mis à jour en janvier 2022 uniquement sur le District de Nyon avec les données LIDAR de 2019. Les données calculées ne tiennent pas compte de bâtiments construits après ces dates.

fr: Potentiel solaire - Données de base par bâtiment

educ

de: Bildung, Kultur und Sport

en: Education, culture and sport

fr: Éducation, culture et sport

it: Istruzione, cultura e sport

ener

de: Energie

en: Energy

fr: Énergie

it: Energia

regi

de: Regionen und Städte

en: Regions and cities

fr: Régions et villes

it: Regioni e città

envi

de: Umwelt

en: Environment

fr: Environnement

it: Ambiente


fr: Cette couche représente les relations entre les chaudières dites "centralisées" et les bâtiments qu'elles desservent. Il existe des chaudières centralisées qui alimentent en chaleur plusieurs bâtiments. Les relations chaudières indiquent quels sont les bâtiments qui sont alimentés par une même chaudière centralisée. Les données proviennent de l'application TopoIDC (OCEN). Elles sont saisies par des concessionnaires mandatés par le propriétaire du bâtiment ou son répondant (par exemple une régie), les concessionnaire sont accrédités par l'OCEN, et sont responsables de saisir les données et calculer l'IDC (indice de dépense de chaleur) en conséquence. Seuls les bâtiment ayant fait l'objet d'un calcul d'IDC sont renseignés. L'exactitude de la donnée dépend de la qualité de saisie effectuée par les concessionnaires, ces relations ne sont pas systématiquement contrôlées par l'OCEN. La fréquence de mise à jour dépend de la saisie de l'IDC, soit en principe une par année, mais les données saisie sont mises à jour en continue (au plus de manière hebdomadaire). Le Code ICF correspond l'identifiant unique de chaudière (ICF : anciennement Inspection Cantonale du Feu).

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: geocat.ch permalien

fr: Relations entre bâtiments et chaudières centralisées

fr: GML


fr: Le Conseil d'Etat a approuvé les cartes 2030 et 2050 du plan directeur des énergies de réseau (PDER) et intégré celles-ci au plan directeur des énergies. Cette couche contient les zones de développement des réseaux thermiques structurants aux horizons 2030, 2040 et 2050. Une zone froid est desservie par un réseau froid type GeniLac, dans ce cas, seuls les bâtiments avec à la fois des besoins de chaleur et de rafraichissement sont raccordés. Une zone chaud est desservie par un réseau froid type GeniTerre, dans ce cas seuls les besoins de chaleur des bâtiments sont adressés. Une zone chaud-froid est desservie par plusieurs types de réseaux thermiques et tous les besoins (chaleur et rafraichissement) sont adressés.

fr: Canton de Genève

fr: Office cantonal de l'énergie

fr: Zones de développement des réseaux thermiques structurants

fr: KML


fr: Les surfaces bien exposées situées sur les bâtiments peuvent être exploitées pour valoriser l'énergie solaire au niveau thermique et couvrir en partie les besoins d'ECS. Différents indicateurs énergétiques, économiques et environnementaux ont été calculés. La couche du potentiel de production d'eau chaude sanitaire (ECS) par bâtiment représente et regroupe les informations relatives au potentiel de production d'énergie thermique tenant compte: - des surfaces bien exposées (qui ont une irradiation solaire brute annuelle dépassant 1000 [kWh/m2 an], nommées ci-après surfaces utiles). - des besoins en eau chaude sanitaire (ECS). Ces informations de potentiels portent notamment sur la quantité d'énergie thermique annuelle et mensuelle valorisable pour les besoins propres du bâtiment, les éventuels surplus thermiques (en particulier pendant la période estivale), le taux de couverture des besoins, la surfaces des capteurs, la part de la surface occupée par les capteurs, des données environnementale (tonne de CO2 potentiellement économisée) et des données économiques (frais d'investissement, charges, recettes). Les données par surfaces utiles sont agrégées par bâtiment. Trois technologies de capteurs thermique sont considérées: capteur vitré, capteur non vitré, capteur sous vide. Cette couche est élaborée à l'échelle du Grand Genève qui englobe le Canton de Genève, le District de Nyon (Canton de Vaud) et plusieurs communautés de communes francaises des départements de l'Ain et de la Haute-Savoie. La présente version de la couche s'appuie sur les données LIDAR 2017 pour le Canton de Genève, LIDAR 2015 pour la partie vaudoise, et LIDAR 2014 pour la partie francaise (les potentiels calculés ne tiennent pas compte de bâtiments construits après cette date). L'élaboration de cette couche, en automne 2019, s'inscrit dans le cadre du programme INTERREG V France-Suisse et du projet G2 Solaire. Ce dernier permet à la fois de mettre à jour le précédent cadastre solaire genevois de 2016 (sous mandat de l'OCEN - Office cantonal de l'énergie - et des SIG - Services industriels genevois), et de l'étendre sur le reste du Grand Genève. Plus d'information sur cette couche et sa méthodologie d'élaboration sont disponibles au travers du rapport - CADASTRE SOLAIRE DU CANTON DE GENEVE - Phase 2 - Analyse du potentiel de production énergétique par les panneaux solaires thermique et PV - Rapport final - Hepia v17.10.2014.

fr: Potentiel solaire de production d'eau chaude sanitaire (ECS) par bâtiment

econ

fr: Économie et finances

fr: Serveur de fichiers Opendata

fr: CSV

fr: GDB

fr: SHP


fr: Classification en 6 niveaux des déperditions thermiques des toitures mesurées à l'aide d'une caméra embarquée sur hélicoptère. Les données sont acquises à 500 mètres d'altitude à une vitesse de 70 à 120 km/h à l'aide d'une caméra infrarouge thermique centrée sur 9,75 microns. L'information thermique acquise est retraitée après la reclassification afin de tenir compte de l'environnement proche des bâtiments (présence d'arbres, relief, etc.) L'attribut NIVEAU_DEPERDITION renseigne le niveau de déperdition thermique. Objectif Vol hélicoptère effectué les 16 et 17 mars 2009, entre 7h00 et 8h30, hygrométrie 65%, temp. ext. au sol 0 à -1°C, vitesse du vent 2km/h NNE. Aucune précipitation depuis 120 heures

fr: Rayonnement thermique des toitures

envi

fr: Environnement


fr: Cette donnée indique la planification intentionnelle des réseaux thermiques structurants (RTS) à l'échelle du bâtiment (EGID), à savoir une estimation de la date de disponibilité des réseaux thermique. Les zones de développements sont précisées dans une autre couche "Zones de développement des réseaux thermiques structurants". Cette donnée est une intention de développement, et peut être sujette à modification ou mise à jour. Toute demande de raccordement reste soumise à une étude de faisabilité technique. Pour toute demande : https://ww2.sig-ge.ch/partenaires/vos-demarches/raccordements

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: geocat.ch permalien

fr: Planification Des Réseaux Thermiques Structurants Par Bâtiment

educ

fr: Éducation, culture et sport

ener

fr: Énergie


fr: Cette couche comprend les surfaces utiles où l'irradiation solaire brute annuelle dépasse 800 kWh/m2.an. Elle est élaborée à l'échelle du Grand Genève qui englobe le Canton de Genève, le District de Nyon (Canton de Vaud) et plusieurs communautés de communes francaises des départements de l'Ain et de la Haute-Savoie. Sur le Canton de Genève, les surfaces utiles sont découpées aux limites des toitures (voir la couche CAD_BATIMENT_HORSOL_TOIT). Sur le Canton de Vaud et la partie francaise, les surfaces sont découpées aux limites des bâtiments (voir la couche RTGE_BATIMENT_ENERGIE). Sur le Canton de Genève, cette couche comprend également les surfaces utiles pouvant se trouver sur des couverts ou des parkings (en tant que couverts potentiels). La présente version de la couche s'appuie sur les données LIDAR 2017 pour le Canton de Genève, LIDAR 2015 pour la partie vaudoise, et LIDAR 2014 pour la partie francaise (les potentiels calculés ne tiennent pas compte de bâtiments construits après cette date). L'élaboration de cette couche, en automne 2019, s'inscrit dans le cadre du programme INTERREG V France-Suisse et du projet G2 Solaire. Ce dernier permet à la fois de mettre à jour le précédent cadastre solaire genevois de 2016 (sous mandat de l'OCEN - Office cantonal de l'énergie - et des SIG - Services industriels genevois), et de l'étendre sur le reste du Grand Genève. Plus d'information sur cette couche et sa méthodologie d'élaboration sont disponibles au travers du rapport - CADASTRE SOLAIRE DU CANTON DE GENEVE - Phase 2 - Analyse du potentiel de production énergétique par les panneaux solaires thermique et PV - Rapport final - Hepia v17.10.2014.

canton-geneve

fr: Canton de Genève

fr: Office cantonal de l'énergie

fr: Potentiel solaire - Irradiation brute par surface utile > 800 kWh/m2/an (y compris couvert et parking)

regi

fr: Régions et villes


fr: Le périmètre des CET permet de localiser, à l'échelle du territoire, les études énergétiques réalisées. L'objectif général d'un concept énergétique territorial (CET) est, à partir d'un état des lieux des ressources, besoins, acteurs et infrastructures, de proposer des stratégies de valorisation des ressources locales et des stratégies d'approvisionnement. Il vise à satisfaire, à court comme à plus long terme, les besoins du périmètre concerné - voire parvenir à un solde énergétique local positif - en cohérence avec les objectifs de politique énergétique, soit la Société à 2000 Watts sans nucléaire comme vision à long terme.

fr: Concept énergétique territorial (CET) validé

econ

fr: Économie et finances

fr: Serveur de fichiers Opendata

fr: CSV

fr: GML

fr: KML


fr: La couche du potentiel de production de chaleur sous vide (usages spéciaux) par surface de base (pan de toiture, couvert, parking) représente et regroupe les informations relatives au potentiel de production d'énergie thermique: - tenant compte des surfaces bien exposées (qui ont une irradiation solaire brute annuelle dépassant 1000 [kWh/m2 an], nommées ci-après surfaces utiles). - dans cette couche les besoins de chaleurs (ECS et chauffage) du bâtiment recevant les capteurs NE sont volontairement PAS pris en compte. Ceci en vue d'une valorisation thermique spéciale. Usages spéciaux envisageables: procédés industriels, valorisations au travers d'un chauffage à distance (CAD) et/ou d'un stockage thermique saisonnier, etc. Dans la perspective d'un réseau de chaleur à moyenne voire haute température, on considère une température de production utile par les capteurs sous-vide à 90°C. Ces informations de potentiels portent notamment sur la quantité d'énergie thermique annuelle, la surface des capteurs, la part de la surface occupée par les capteurs, des données environnementales (tonnes de CO2 potentiellement économisées). Les données par surfaces utiles sont agrégées par surface de base (pan de toiture, couvert, parking). Seules les surfaces de base ayant des valeurs NON NULL sont considérées. Une seule technologie de capteur thermique est considérée: capteur sous vide. Cette couche est élaborée à l'échelle du Grand Genève qui englobe le Canton de Genève, le District de Nyon (Canton de Vaud) et plusieurs communautés de communes francaises des départements de l'Ain et de la Haute-Savoie. La présente version de la couche s'appuie sur les données LIDAR 2017 pour le Canton de Genève, LIDAR 2015 pour la partie vaudoise, et LIDAR 2014 pour la partie francaise (les potentiels calculés ne tiennent pas compte de bâtiments construits après cette date). L'élaboration de cette couche, en automne 2019, s'inscrit dans le cadre du programme INTERREG V France-Suisse et du projet G2 Solaire. Ce dernier permet à la fois de mettre à jour le précédent cadastre solaire genevois de 2016 (sous mandat de l'OCEN - Office cantonal de l'énergie - et des SIG - Services industriels genevois), et de l'étendre sur le reste du Grand Genève. Plus d'information sur cette couche et sa méthodologie d'élaboration sont disponibles au travers du rapport - CADASTRE SOLAIRE DU CANTON DE GENEVE - Phase 2 - Analyse du potentiel de production énergétique par les panneaux solaires thermique et PV - Rapport final - Hepia v17.10.2014.

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: Potentiel solaire de production de chaleur sous vide (usages spéciaux)

envi

fr: Environnement

fr: GDB

fr: SHP


fr: Les surfaces bien exposées situées sur les bâtiments peuvent être exploitées pour valoriser l'énergie solaire au niveau thermique et couvrir en partie les besoins de CHAUFFAGE et d'ECS. Différents indicateurs énergétiques, économiques et environnementaux ont été calculés. La couche du potentiel de production de chauffage et d'eau chaude sanitaire (ECS) par bâtiment représente et regroupe les informations relatives au potentiel de production d'énergie thermique tenant compte: - des surfaces bien exposées (qui ont une irradiation solaire brute annuelle supérieure à 1000 [kWh/m2 an], nommées ci-après surfaces utiles), - des besoins en chauffage impliquant au préalable une rénovation de l'enveloppe pour les bâtiments anciens et peu performants (Qh - indice utile de chauffage - considéré : max 155 MJ/m2/an), - des besoins en chaude sanitaire (ECS). Ces informations de potentiels portent notamment sur la quantité d'énergie thermique annuelle et mensuelle valorisable pour les besoins propres du bâtiment, les éventuels surplus thermiques (en particulier pendant la période estivale), le taux de couverture des besoins, la surface des capteurs, la part de la surface occupée par les capteurs, des données environnementale (tonne de CO2 potentiellement économisée) et des données économiques (frais d'investissement, charges, recettes). Cette couche est élaborée à l'échelle du Grand Genève qui englobe le Canton de Genève, le District de Nyon (Canton de Vaud) et plusieurs communautés de communes francaises des départements de l'Ain et de la Haute-Savoie. La présente version de la couche s'appuie sur les données LIDAR 2017 pour le Canton de Genève, LIDAR 2015 pour la partie vaudoise, et LIDAR 2014 pour la partie francaise (les potentiels calculés ne tiennent pas compte de bâtiments construits après cette date). L'élaboration de cette couche, en automne 2019, s'inscrit dans le cadre du programme INTERREG V France-Suisse et du projet G2 Solaire. Ce dernier permet à la fois de mettre à jour le précédent cadastre solaire genevois de 2016 (sous mandat de l'OCEN - Office cantonal de l'énergie - et des SIG - Services industriels genevois), et de l'étendre sur le reste du Grand Genève. Plus d'information sur cette couche et sa méthodologie d'élaboration sont disponibles au travers du rapport - CADASTRE SOLAIRE DU CANTON DE GENEVE - Phase 2 - Analyse du potentiel de production énergétique par les panneaux solaires thermique et PV - Rapport final - Hepia v17.10.2014.

canton-geneve

fr: Canton de Genève

fr: geocat.ch permalien

fr: Potentiel solaire de production de chauffage et d'ECS par bâtiment

educ

fr: Éducation, culture et sport

ener

fr: Énergie


fr: Cette couche est une première version de la compilation de l'ensemble des données à disposition sur les installations de chaleur. Elle fera l'objet d'amélioration par la suite.

fr: Office cantonal de l'énergie

fr: Installations Productrices De Chaleur (Public)

econ

fr: Économie et finances


fr: Produit secondaire Cette couche ne contient pas de valeur d'irradiations, mais des typologies de surface de base sur lesquelles des valeurs d'irradiations et de production énergétique sont calculées. Chaque surface de base est identifiée par un numéro (ID_Surface). La couche est élaborée à l'échelle du Grand Genève qui englobe le Canton de Genève, le District de Nyon (Canton de Vaud) et plusieurs communautés de communes francaises des départements de l'Ain et de la Haute-Savoie. Sur la partie genevoise trois types de surface sont considérés : les toitures (voir la couche CAD_BATIMENT_HORSOL_TOIT), les couverts (voir la couche CAD_COUVERT), les parkings en surface (voir la couche CAD_DOMROUTIER_OBJETS_NIV0). Pour les bâtiments construits après la dernière mise à jour des toitures, la surface des bâtiments (CAD_BATIMENT_HORSOL) est considérée. Sur les parties vaudoises et francaises, seules les limites des bâtiments sont considérées (voir la couche RTGE_BATIMENT_ENERGIE). L'élaboration de cette couche, en automne 2019, s'inscrit dans le cadre du programme INTERREG V France-Suisse et du projet G2 Solaire. Ce dernier permet à la fois de mettre à jour le précédent cadastre solaire genevois de 2016 (sous mandat de l'OCEN - Office cantonal de l'énergie - et des SIG - Services industriels genevois), et de l'étendre sur le reste du Grand Genève. Plus d'information sur cette couche et sa méthodologie d'élaboration sont disponibles au travers du rapport - CADASTRE SOLAIRE DU CANTON DE GENEVE - Phase 2 - Analyse du potentiel de production énergétique par les panneaux solaires thermique et PV - Rapport final - Hepia v17.10.2014

fr: Potentiel solaire - Type de surface de base (toiture, couvert, parking)

regi

fr: Régions et villes

fr: Serveur de fichiers Opendata

fr: CSV


name: Direction générale de l'office médico-pédagogique

fr: L'Office médico-pédagogique (OMP) est reconnu par la Direction générale de la santé comme un établissement médical public, qui assure des soins psychiques destinées aux mineurs scolarisés dans les établissements publics ou résidant dans le canton de Genève. Le pôle médico-psychologique couvre dans ce cadre les prestations de soins, de promotion et de prévention de la santé (consultations, centres et interventions en milieu scolaire). Les consultations de l'OMP proposent une aide aux enfants et adolescents rencontrant des difficultés médico-psychologiques, logopédiques ou de psychomotricité.

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: Pôle médico-psychologique de l'Office médico-pédagogique

heal

de: Gesundheit

en: Health

fr: Santé

it: Salute

fr: GDB

fr: GML

fr: KML


fr: BiblioDIP, le réseau des bibliothèques scolaires, regroupe l'ensemble des bibliothèques scolaires du département de la formation et de la jeunesse (DFJ), du SEM Documentation et de la Cité des métiers. Les bibliothèques du réseau partagent un catalogue collectif géré avec le logiciel Flora et accessible via son portail.

canton-geneve

fr: Canton de Genève

fr: Service écoles-médias

fr: geocat.ch permalien

fr: BiblioDIP : Réseau des bibliothèques scolaires

soci

de: Bevölkerung und Gesellschaft

en: Population and society

fr: Population et société

it: Popolazione e società

educ

fr: Éducation, culture et sport

fr: SHP


name: Direction générale de l'enseignement secondaire II

fr: Localisation des écoles de commerce

fr: Ecoles de commerce

fr: Serveur de fichiers Opendata


name: Direction générale de l'enseignement obligatoire

fr: L'école primaire constitue la première étape de la scolarité obligatoire. Elle concerne les élèves de 4 à 12 ans et se décline sur huit années de scolarité réparties en deux cycles : - le cycle élémentaire (CE) des années1P à 4P pour les élèves de 4 à 8 ans - le cycle moyen (CM) des années 5P à 8P pour les élèves de 8 à 12 ans. Les objectifs d'apprentissage, fixés par le Plan d'études romand, cherchent à développer chez les élèves leur personnalité, leur créativité ainsi que leurs aptitudes intellectuelles, manuelles, physiques et artistiques. Le principe d'une école inclusive vise à offrir à chaque élève l'environnement scolaire le plus adapté lui permettant de maximiser son potentiel, quels que soient ses besoins, son handicap, son talent, son origine et ses conditions de vie économiques et sociales. La lutte contre l'échec scolaire, notamment avec le réseau d'enseignement prioritaire, et l'intégration des élèves allophones, notamment par les classes d'accueil, sont des priorités majeures poursuivies dès la première année d'école.

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: Ecoles primaires (bâtiments)

fr: CSV


fr: L'enseignement spécialisé s'adresse à des élèves de 4 à 20 ans. Il offre une scolarisation et un encadrement adaptés aux besoins des élèves présentant des handicaps et/ou des besoins éducatifs particuliers. Les élèves bénéficient d'un programme d'apprentissage et de développement individualisé, qui tient compte de leurs particularités et de leurs besoins. Les élèves qui fréquentent l'enseignement spécialisé présentent des handicaps et/ou des difficultés importantes d'apprentissage et de développement.

fr: Direction générale de l'office médico-pédagogique

fr: Enseignement spécialisé

fr: GDB

fr: GML


fr: Localisation des écoles de culture générale

fr: Canton de Genève

fr: Direction générale de l'enseignement secondaire II

fr: geocat.ch permalien

fr: Ecoles de culture générale

fr: KML


fr: Direction générale de l'enseignement obligatoire

fr: Ecoles primaires (points)

soci

fr: Population et société

educ

fr: Éducation, culture et sport

fr: SHP


fr: Localisation des collèges

canton-geneve

fr: Le canton de Genève s'est engagé dans une démarche d’ouverture des données publiques depuis plusieurs années. Sur ce portail, vous trouvez toutes les données provenant de l'administration cantonale genevoise qui répondent aux principes de l'Open Government Data, ainsi que les géodonnées OpenData du Système d’Information du Territoire à Genève (SITG).

fr: Collèges

fr: Serveur de fichiers Opendata

fr: CSV


fr: Établissements des diverses facultés de l'enseignement Universitaire

fr: Université de Genève

fr: Universités

fr: GDB

fr: GML


fr: Établissements délivrant une formation professionnelle ouvrant les portes de professions variées et pointues. Elle passe par un apprentissage en entreprise (système dual) ou en école (système plein temps).

fr: Canton de Genève

fr: Direction générale de l'enseignement secondaire II

fr: geocat.ch permalien

fr: Formation professionnelle


fr: Le cycle d'orientation regroupe les années de scolarité 9, 10 et 11 Harmos (ex- 7, 8 et 9) de la scolarité obligatoire. Il représente le secondaire I. Il dispense un enseignement de culture générale et vise à développer l'ouverture d'esprit, la faculté de discernement, l'autonomie, la solidarité, toutes compétences qui contribuent à l'éducation citoyenne. A l'articulation entre l'école primaire et le secondaire II, il assure un équilibre dans le développement des différentes aptitudes (intellectuelles, manuelles, physiques et artistiques) des adolescentes et des adolescents, qui leur permet de trouver du sens dans leurs apprentissages et leur donne progressivement les éléments de choix pour leur parcours de formation. Les périmètres administratifs de cette classe d'objet, servent d'aide à la décision lors de chaque nouvelle répartition scolaire.

fr: Direction générale de l'enseignement obligatoire

fr: Cycles d'orientation (points)

soci

fr: Population et société

educ

fr: Éducation, culture et sport

fr: KML


windmessungen-surpierre-cheiry

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

fr: Ce jeu de données fournit des mesures de vent enregistrées toutes les 10 minutes pour le périmètre « Surpierre-Cheiry » , situé dans le canton de Fribourg. Collectées dans le cadre du mandat du Grand Conseil pour la planification éolienne cantonale, ces données comprennent la vitesse et la direction du vent, la température, l'humidité relative à différentes hauteurs, ainsi que le potentiel de production éolienne (productible éolien). Ces informations sont essentielles pour la planification énergétique et sont mises à disposition en libre accès sur la plateforme Open Government Data du canton de Fribourg dans un souci de transparence et d'accès à l'information pour tous. Le périmètre « Surpierre-Cheiry » se situe dans le district de la Broye à environ 680 mètres d’altitude, dans une enclave du canton de Vaud.L'heure UTC (temps universel coordonné) sert de référence mondiale et ne change pas avec les saisons. Pour obtenir l'heure locale, ajoutez 1 heure en hiver (UTC+1) et 2 heures en été (UTC+2).Pour plus d'informations : [https://www.fr.ch/fribourg-vents/surpierre-cheiry](https://www.fr.ch/fribourg-vents/surpierre-cheiry)

fr: vent energie eolienne mesures

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

capacity: public

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fr: Mesures de vents - Surpierre-Cheiry

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eolienne

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windmessungen-massif-du-gibloux

fr: Ce jeu de données fournit des mesures de vent enregistrées toutes les 10 minutes pour le périmètre « Massif du Gibloux », situé dans le canton de Fribourg. Collectées dans le cadre du mandat du Grand Conseil pour la planification éolienne cantonale, ces données comprennent la vitesse et la direction du vent, la température, l'humidité relative à différentes hauteurs, ainsi que le potentiel de production éolienne (productible éolien). Ces informations sont essentielles pour la planification énergétique et sont mises à disposition en libre accès sur la plateforme Open Government Data du canton de Fribourg dans un souci de transparence et d'accès à l'information pour tous. Le périmètre « Massif du Gibloux » se situe entre les districts de la Glâne, de la Sarine et de la Gruyère, à environ 950 mètres d’altitude pour la partie sud et 1 200 mètres d’altitude pour sa partie nord.L'heure UTC (temps universel coordonné) sert de référence mondiale et ne change pas avec les saisons. Pour obtenir l'heure locale, ajoutez 1 heure en hiver (UTC+1) et 2 heures en été (UTC+2).Pour plus d'informations : [https://www.fr.ch/fribourg-vents/massif-du-gibloux](https://www.fr.ch/fribourg-vents/massif-du-gibloux)

fr: vent energie eolienne mesures

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

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fr: Ce jeu de données fournit des mesures de vent enregistrées toutes les 10 minutes pour le périmètre « Collines de la Sonnaz » , situé dans le canton de Fribourg. Collectées dans le cadre du mandat du Grand Conseil pour la planification éolienne cantonale, ces données comprennent la vitesse et la direction du vent, la température, l'humidité relative à différentes hauteurs, ainsi que le potentiel de production éolienne (productible éolien). Ces informations sont essentielles pour la planification énergétique et sont mises à disposition en libre accès sur la plateforme Open Government Data du canton de Fribourg dans un souci de transparence et d'accès à l'information pour tous. Le périmètre « Collines de la Sonnaz » se situe dans les districts de la Sarine et du Lac à environ 650 mètres d’altitude au nord-ouest de la ville de Fribourg.

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windmessungen-schwyberg

fr:
Ce jeu de données fournit des mesures de vent enregistrées toutes les 10 minutes pour le périmètre « Schwyberg », situé dans le canton de Fribourg. Collectées dans le cadre du mandat du Grand Conseil pour la planification éolienne cantonale, ces données comprennent la vitesse et la direction du vent, la température, l'humidité relative à différentes hauteurs, ainsi que le potentiel de production éolienne (productible éolien). Ces informations sont essentielles pour la planification énergétique et sont mises à disposition en libre accès sur la plateforme Open Government Data du canton de Fribourg dans un souci de transparence et d'accès à l'information pour tous. Le périmètre « Schwyberg » se situe dans le district de la Singine sur la crête du Schwyberg à environ 1 610 mètres d’altitude.L'heure
UTC (temps universel coordonné) sert de référence mondiale et ne change pas
avec les saisons. Pour obtenir l'heure locale, ajoutez 1 heure en hiver (UTC+1)
et 2 heures en été (UTC+2).Pour plus d'informations : [https://www.fr.ch/fribourg-vents/schwyberg](https://www.fr.ch/fribourg-vents/schwyberg)

fr: vent energie eolienne mesures

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

fr: Mesures de vents - Schwyberg

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de: Abschlüsse von Lernenden aus Liechtenstein, bei Jahr, Bildungsfeld, Geschlecht und Abschluss

en: Graduates of apprentices from Liechtenstein by Year, Field of education, Sex and Graduation

amt-fuer-statistik-fl

en: The Office of Statistics is Liechtenstein's statistical information center. It provides the national and municipal authorities as well as the public with relevant, reliable and coherent statistical information on society, economy and environment in Liechtenstein.

de: Das Amt für Statistik ist das statistische Informationszentrum Liechtensteins. Es liefert den Landes- und Gemeindebehörden sowie der Öffentlichkeit relevante, zuverlässige und kohärente statistische Informationen zu Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in Liechtenstein.

de: Amt für Statistik

en: Office of Statistics

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de: Abschlüsse von Lernenden aus Liechtenstein, nach Bildungsfeld und Geschlecht seit 2015

en: Graduates of apprentices from Liechtenstein by fields of education and sex since 2015

value: DCAT Harvester Amt für Statistik FL

en: Data structure in German

de: Datenstruktur auf Deutsch

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en: Data structure in English

de: Datenstruktur auf Englisch

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de: Number of training companies in Liechtenstein bei Jahr und Gemeinde

en: Number of training companies in Liechtenstein by municipality since 2010/11


de: Training companies in Liechtenstein bei Jahr und Lehrbetriebsgrösse

en: Training companies in Liechtenstein by number of apprentices since 2010/11


de: Lernende aus Liechtenstein bei Jahr, Lehrbetriebsland, Bildungsfeld, Geschlecht und Lehrjahr

en: Apprentices from Liechtenstein by Year, Country of company, Field of education, Sex and Training year

de: Lernende aus Liechtenstein nach Lehrbetriebsland, Bildungsfeld, Lehrjahr und Geschlecht seit 2014/15

en: Apprentices from Liechtenstein by country of company, field of education, training year and sex since 2014/15


de: Lernende aus Liechtenstein mit Berufsmaturität (BMS I) bei Jahr, Bildungsfeld und Geschlecht

en: Apprentices from Liechtenstein with vocational baccalaureate by Year, Field of education and Sex

de: Lernende aus Liechtenstein mit Berufsmaturität (BMS I) nach Jahr, Bildungsfeld und Geschlecht seit 2010/11

en: Apprentices from Liechtenstein with vocational baccalaureate by year, field of education and sex since 2010/11


de: Abschlüsse von Lernenden in Liechtenstein bei Jahr, Bildungsfeld, Geschlecht und Abschluss

en: Graduates of apprentices in Liechtenstein by Year, Field of education, Sex and Graduation

de: Abschlüsse von Lernenden in Liechtenstein nach Bildungsfeld und Geschlecht seit 2015

en: Graduates of apprentices in Liechtenstein by fields and sex since 2015


de: Lernende in Liechtenstein bei Jahr, Bildungsfeld, Geschlecht und Wohnland

en: Apprentices in Liechtenstein by Year, Field of education, Sex and Country of residence

de: Lernende in Liechtenstein nach Bildungsfeld, Wohnland und Geschlecht seit 2014/15

en: Apprentices in Liechtenstein by field of education, country of residence and sex since 2014/15


de: Lernende in Liechtenstein mit Berufsmaturität (BMS I) bei Jahr, Bildungsfeld, Geschlecht und Wohnland

en: Apprentices in Liechtenstein with vocational baccalaureate by Year, Field of education, Sex and Country of residence

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en: The Office of Statistics is Liechtenstein's statistical information center. It provides the national and municipal authorities as well as the public with relevant, reliable and coherent statistical information on society, economy and environment in Liechtenstein.

de: Das Amt für Statistik ist das statistische Informationszentrum Liechtensteins. Es liefert den Landes- und Gemeindebehörden sowie der Öffentlichkeit relevante, zuverlässige und kohärente statistische Informationen zu Gesellschaft, Wirtschaft und Umwelt in Liechtenstein.

de: Lernende in Liechtenstein mit Berufsmaturität (BMS I) nach Bildungsfeld, Wohnland und Geschlecht seit 2014/15

en: Apprentices in Liechtenstein with vocational baccalaureate by field of education, country of residence and sex since 2014/15


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 snow-instability avalanche-danger avalanche danger-level avalanche-forecasting

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

de: EnviDat

value: Envidat Harvester

envi

de: Umwelt

en: Environment

fr: Environnement

en:
Resource Title: Field observations of snow instabilities
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    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:
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    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-forecasting

display_name: avalanche-forecasting

danger-level

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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.

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

en: Pfynwald VPDrought experiment canopy temperature parameter

en:
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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: grassland invertebrates biological-invasions herbivore-exclusion phyllosphere

en: Herbivory disrupts invasion_associated phyllosphere and arthropod community shifts in grasslands

en:
Resource Title: Biomass.csv
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    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: 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: 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

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: Fungi_swabs.csv
    Size: 1059062 bytes
    Format: text/csv
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    Description: OTU table of fungal phyllosphere communities

en:
Resource Title: Climate.csv
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    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: 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

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

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: Pfynwald VPDrought experiment soil parameters

envi

en: Environment

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

en: Pfynwald VPDrought  experiment sap flow parameter

en:
Resource Title: pfynwald_vpdrought_sapflow_10Minutes_2025.zip
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    Description:

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:

continuous-monitoring

display_name: continuous-monitoring

forest-ecophysiology

display_name: forest-ecophysiology

pinus-sylvestris

display_name: pinus-sylvestris

rain-exclusion

display_name: rain-exclusion

reduction

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: pfynwald som radiocarbon drought microbial-communities

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 historical nfi vhm photogrammetry forest

en: Historical Vegetation Height Model NFI

title_for_slug: historical-vegetation-height-model-nfi

en:
Resource Title: 1985-1991 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%2F1985-1991_vegetation_height_model_nfi%2F
    Description:

en:
Resource Title: 1979-1985 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%2F1979-1985_vegetation_height_model_nfi%2F
    Description:

en:
Resource Title: readme.txt
    Size: 2045 bytes
    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
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    Description:

en:
Resource Title: 1998-2006 Vegetation Height Model
    Size: 219902325555 bytes
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    Description:

dsm

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forest

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historical

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nfi

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photogrammetry

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

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: Vegetation Height Model LiDAR NFI

title_for_slug: vegetation-height-model-lidar-nfi

envi

en: Environment

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

en: Restorative locations from participatory mapping by Swiss residents

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

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

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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open-data

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

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: ALAN Spongy Moth Laboratory Experiment

title_for_slug: alan-spongy-moth-laboratory-experiment

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.

format: OCTET

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: 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

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

en: Forest Canopy Layer

title_for_slug: forest-canopy-layer

envi

en: Environment

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: 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: 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


en:
Regional disturbance predisposition maps for windthrow, bark beetle and snow breakage. The maps are created using spatially explicit data of classified forest structure and site factor parameters. The classified input parameters were weighted according to their effect on windthrow, bark beetle and snow breakage predisposition using an expert-based model. The predisposition raster maps (10 x 10 m) represent the sum of expert-weighted effects on the predisposition and are provided as raw values (sum of the effects on predisposition) and as classified layers.
Classified predisposition maps are encoded as follows:
1: low predisposition (-50% quantile based on raw predisposition values)
2: increased predisposition (50–75% quantile)
3: high predisposition (-75–95% quantile)
4: extreme predisposition (-95% quantile)
Also included are the derived forest structure maps for development stage, dominant stand height, number of stems and canopy cover used for the predisposition mapping, as well as the R scripts and example data to re-create these parameters. Forest structure parameters are based on a data set of individual trees detected using a high-resolution vegetation height model. Further included are ArcPy scripts and example data to re-create the predisposition maps. Running the ArcPy scripts requires a valid ArcGis license including the extensions "SpatialAnalyst", "ImageAnalyst" and "3D".
The example data provided here is assembled from different sources; please check the related publication Bührle et al. (in review) for data sources and further information about the processing, the expert-based model, the forest structure derivation and the predisposition mapping.
Also consider reviewing the related datasets and publications Bast et al. (2025) for more information about canopy layering derivation and individual tree detection (ITD).

en: stem-number forest-structure predisposition als stand-height tree-detection bark-beetle canopy-cover snow-breakage predisposition-mapping development-stage itd windthrow

en: Regional bark beetle windthrow and snow breakage disturbance predisposition maps

en:
Resource Title: 02_python_scripts_predisposition_mapping.zip
    Size: 438323 bytes
    Format: application/x-zip-compressed
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/171b832f-9fd1-40c0-b2d6-f8f137b572e8/resource/e165fc12-ca86-423f-807a-d7cf1c8535a5/download/02_python_scripts_predisposition_mapping.zip
    Description: ArcPy-Python scripts and demo data to create the bark beetle, windthrow and snow breakage predisposition maps.

en:
Resource Title: 04_forest_structure_maps.zip
    Size: 34068234 bytes
    Format: application/x-zip-compressed
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/171b832f-9fd1-40c0-b2d6-f8f137b572e8/resource/cd162993-bc30-46c1-816b-0722c3d83a50/download/04_forest_structure_map.zip
    Description: Maps of development stage, number of stems, dominant stand height and canopy coverage based on single trees detected from a vegetation height model.

en:
Resource Title: 03_rcode_forest_structure.zip
    Size: 103693681 bytes
    Format: application/x-zip-compressed
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/171b832f-9fd1-40c0-b2d6-f8f137b572e8/resource/42199442-7c55-48ed-a3a7-04aaf9967da0/download/03_rcode_forest_structure.zip
    Description: R-codes and demo data to derive the forest structure parameters: development stage, number of stems, dominant stand height, and canopy coverage based on single trees detected from a vegetation height model. These parameters are necessary input parameters for predisposition mapping.

en:
Resource Title: 01_predispostion_maps.zip
    Size: 19881001 bytes
    Format: application/x-zip-compressed
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/171b832f-9fd1-40c0-b2d6-f8f137b572e8/resource/59df8818-2e56-4794-9152-3652c20fe6fc/download/01_predispostion_maps.zip
    Description: Classified and raw value predisposition maps for bark beetle, windthrow and snow breakage

als

display_name: als

bark-beetle

display_name: bark-beetle

canopy-cover

display_name: canopy-cover

development-stage

display_name: development-stage

itd

display_name: itd

predisposition

display_name: predisposition

predisposition-mapping

display_name: predisposition-mapping

snow-breakage

display_name: snow-breakage

stand-height

display_name: stand-height

stem-number

display_name: stem-number

tree-detection

display_name: tree-detection

windthrow

display_name: windthrow


en:
This dataset contains the input data generated for the pseudo-global warming (PGW) experiments used in the study of the March 2022 Antarctic heatwave with the CRYOWRF model. It includes:
- PGW delta fields derived from CMIP6 simulations, used to perturb ERA5 reanalysis data for past and  future storyline experiments.
- Model configuration files required to reproduce the CRYOWRF simulations.
These resources allow researchers to reproduce the experimental setup and generate model outputs consistent with the results presented in the study.

en: era5 antarctica cmip6 event-attribution heatwave extreme-events atmospheric-rivers climate-change

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: Storylines of the March 2022 heatwave event at Concordia - East Antarctica

en:
Resource Title: PGW_deltas.tar
    Size: 3701853962 bytes
    Format: application/x-tar
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/79b7c457-e689-49bd-8330-29b0508d2b2c/resource/9936c23c-dc86-4eaa-8a6f-5a49cffb338c/download/pgw_deltas.tar
    Description: PGW delta fields derived from CMIP6 simulations, used to perturb ERA5 reanalysis data for future storyline experiments.

en:
Resource Title: CRYOWRF_ANT_20220315_ConfigFiles.tar
    Size: 912259096 bytes
    Format: application/x-tar
    URL: https://www.envidat.ch/dataset/79b7c457-e689-49bd-8330-29b0508d2b2c/resource/7f77d116-cd3b-4eec-a6d6-061b0d7b43f6/download/cryowrf_ant_20220315_configfiles.tar
    Description: Model configuration files required to reproduce the CRYOWRF simulations over Antarctica.

antarctica

display_name: antarctica

atmospheric-rivers

display_name: atmospheric-rivers

climate-change

display_name: climate-change

event-attribution

display_name: event-attribution

extreme-events

display_name: extreme-events

heatwave

display_name: heatwave