AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
IWWOC Global Monthly Ocean Wave Statistics Level 3 from SWIM onboard CFOSAT

[Lien vers la fiche source] The main objective of the SWIM Level 3 (L3) product is to provide global gridded wave statistics from the along-track directional wave spectra measures, as observed with SWIM instrument onboard CFOSAT. CFOSAT (Chinese French Ocean SATellite) is a french-chinese mission launched in 2018, whose aim is to provide wind (SCAT instrument) and wave (SWIM instrument) measurements over the sea surface. The processing uses the integrated parameters (wave length, significant wave height, direction) of the wave systems associated with the individual partitions retrieved from SWIM wave spectra, computing monthly statistics such as distribution, min, max, mean and median over a global 2 degree resolution grid. Three sub-products are generated separately for each SWIM beam (from 4° to 10°) from respectively the SWIM Level 2 spectra produced by the CWWIC center (CNES), the SWIM Level 2S spectra produced by the IWWOC center (Ifremer) and forecast spectra produced from WaveWatch3 wave model at Ifremer as an independent source for comparison. The SWIM level 3 dataset is generated in delayed mode. It is currently mainly meant as a validation dataset aiming at inter-comparing the different SWIM Level 2 between each other, with an independent model (here WaveWatch3) or other external similar wave statistics products. The SWIM L3 dataset is generated and distributed by Ifremer / CERSAT in the frame of the Ifremer Wind and Wave Operation Center (IWWOC) co-funded by Ifremer and CNES and dedicated to the processing of the delayed mode data of CFOSAT mission.
Atlas of Multi-Source Earth Observations over Extra-Tropical Cyclone (2010-2020) for ESA MAXSS Project

[Lien vers la fiche source] The primary objective of the ESA Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy (MAXSS) project is to provide guidance and innovative methodologies to maximize the synergetic use of available Earth Observation data (satellite, in situ) to improve understanding about the multi-scale dynamical characteristics of extreme air-sea interaction. This dataset, produced in the frame of MAXSS project, provides multi-variate observations for extra-tropical cyclones (ETC), for a selection of storm tracks extracted from the wind vorticity at 850mb of ERA5 reanalysis during the period 2010-2020. The observations are taken from more than 35 satellite, numerical model and in situ sources, providing the inner and surface ocean conditions for a comprehensive range of parameters (sea surface height, surface winds, waves, precipitation, temperature, salinity, ocean colour, ...) before, during and after the storm passage. Different colocation radii and time windows are used depending on the parameter and observation dataset. The assembled data are stored in a standardized NetCDF4 file format and organised per basin, year, and storm name to ease data manipulation for users that are not used to work with this wealth of data.
IWWOC Global Ocean Wind and Wave Parameters Level 2S from SWIM and SCAT onboard CFOSAT

[Lien vers la fiche source] The SWISCA Level 2S (L2S) product provides along-track colocation of SWIM wave measuring instrument onto SCAT scatterometer grid, over the global ocean. SWIM and SCAT are both instruments onboard CFOSAT. CFOSAT (Chinese French Ocean SATellite) is a french-chinese mission launched in 2018, whose aim is to provide wind (SCAT instrument) and wave (SWIM instrument) measurements over the sea surface. The SWISCA L2S product is broken down into three different subproducts: - L2A containing the sigma0 of both SWIM and SCAT - L2B containing the wave parameters measured by SWIM and wind vectors measured by SCAT - AUX containing additional ancillary fields such as sea ice concentration (from CERSAT/SSMI), ocean currents (from CMEMS/GlobCurrent), SST and Wind (from ECMWF), rain rate (from IMERG), and WaveWatch3 wave spectra. All SWIM and ancillary observations are resampled onto SCAT scatterometer's geometry (wind vector cells, WVC). The SWISCA level 2S product is generated in delayed mode, a few days after acquisition. It is intended to foster cross analysis of SWIM and SCAT observations, and their combination to improve the retrieval of both wind and wave parameters. The SWISCA L2S product is generated and distributed by Ifremer / CERSAT in the frame of the Ifremer Wind and Wave Operation Center (IWWOC) co-funded by Ifremer and CNES and dedicated to the processing of the delayed mode data of CFOSAT mission.
Data for Investigation of NOx Scaling Laws in Swirled Partially-Premixed Hydrogen Flames on a Coaxial Injector

[Lien vers la fiche source] This dataset describes the experimental parameters and the associated flame nitrogen oxides (NOx) emissions and size measurements for 54 configurations of varying swirl number, equivalence ratio and injection diameter, in order to validate NOx scaling laws. The dataset contains the experimental conditions for each of the 54 data points, including mass flow rate, swirl numbers, injector diameters and equivalence ratio, logged and averaged over a 30 second window. It also contains measurement results of flame length and flame volume, estimated using Otsu thresholding on OH* chemiluminescence flame images. Finally, a NOx emission index, calculated using from gas analysis measurement is also included.
Mass spectrometry analyses of oxidized species produced with PsAA7 LPMOs from GalA and GalA DP3

[Lien vers la fiche source] We provide the raw data of the mass spectrometry analyses (MS) of oxidized species released by PsAA7 LPMOs from GalA and GalA DP3. Data are deposited in the Waters instrument manufacturer's format (.raw). They can be converted to .mzml format using a free converter.
Data set for the article : The microbiota and the host organism switch between cooperation and competition based on dietary iron levels.

[Lien vers la fiche source] We hypothesized that host-microbiota interactions fluctuate with dietary iron levels. We compared germ-free (GF) and conventional mice (SPF) fed iron-containing (65 mg/Kg) or iron-depleted (<6 mg/Kg) diets. The efficacy of iron privation was validated by iron blood parameters. Ferritin and Dmt1, which represent cellular iron storage and transport respectively, were studied in tissues where they are abundant: the duodenum, liver and lung. When the mice were fed an iron-rich diet, the microbiota increased blood hemoglobin and hepcidin and the intestinal ferritin levels, suggesting that the microbiota helps iron storage. When iron was limiting, the microbiota inhibited the expression of the intestinal Dmt1 transporter, likely via the pathway triggered by Hif-2α. The microbiota assists the host in storing intestinal iron when it is abundant and competes with the host by inhibiting Dmt1 in conditions of iron scarcity. Comparison between duodenum, liver and lung indicates organ-specific responses to microbiota and iron availability. Iron depletion induced temporal changes in microbiota composition and activity, reduced α-diversity of microbiota, and led to Lactobacillaceae becoming particularly more abundant after 60 days of privation. By inoculating GF mice with a simplified bacterial mixture, we show that the iron-depleted host favors the gut fitness of Bifidobacterium longum.
Scénarios d’extrêmes hydrologiques

[Lien vers la fiche source] Le projet Explore2 a produit un ensemble de projections hydrologiques suivant plusieurs scénarios climatiques pour la France hexagonale. L’objet de ce rapport est de présenter les scénarios d’évolution des extrêmes hydrologiques, concernant les épisodes de pluies intenses, crues, sécheresses météorologiques, agronomiques, hydrologiques, hydrogéologiques et assecs des cours d’eau.
Utility-Scale Solar, 2024 Edition - Data

Utility-Scale Solar, 2024 Edition: Analysis of Empirical Plant-level Data from U.S. Ground-mounted PV, PV+battery, and CSP Plants (exceeding 5 MWAC) Berkeley Labs "Utility-Scale Solar", 2024 Edition presents analysis of empirical plant-level data from the U.S. fleet of ground-mounted photovoltaic (PV), PV+battery, and concentrating solar-thermal power (CSP) plants with capacities exceeding 5 MWAC. While focused on key developments in 2023, this report explores trends in deployment, technology, capital and operating costs, capacity factors, the levelized cost of solar energy (LCOE), power purchase agreement (PPA) prices, wholesale market value, net value, and interconnection queue data.
Levees

The National Flood Hazard Layer (NFHL) is a compilation of GIS data that comprises a nationwide digital Flood Insurance Rate Map. The GIS data and services are designed to provide the user with the ability to determine the flood zone, base flood elevation, and floodway status for a particular location. It also has information about the NFIP communities, map panels, cross sections, hydraulic structures, Coastal Barrier Resource System, and base maps such as road, stream, and public land survey data. Through flood studies, FEMA produces Flood Insurance Study Reports, FIRM Panels, and FIRM Databases. FIRM Databases that become effective are incorporated into the NFHL. Updates to the NFHL are issued through Letters of Map Revision (LOMRs) and Letters of Map Amendment (LOMAs). Continuously updated, the NFHL serves as a Digital Flood Insurance Rate Map representing the current effective flood data for those communities where maps have been digitized. NFHL data can be viewed with widely available GIS software, including freely available programs that work with GIS shapefiles. For more information on the NFHL, see the online resources referenced herein. Using base maps: The minimum horizontal positional accuracy for base map hydrographic and transportation features used with the NFHL is the NSSDA radial accuracy of 38 feet. Letter of Map Amendment (LOMA) point locations are approximate. The location of the LOMA is referenced in the legal description of the letter itself. LOMA points can be viewed in the NFHL Interactive Map on the FEMA GeoPlatform. This data card provides sample data from the Levees Points layer.
Wheat Observations KG

[Lien vers la fiche source] The Genetic and Genomic Information System (GnpIS) handles different types of data in the scope of genetics and genomics for plants including forest trees. Soft wheat phenotype observations data are integrated in GnpIS including the result of observation campaigns carried out on micro-parcels located in France between 1999 and 2015. The representation relies on the Plant Phenotype Experiment Ontology (PPEO) and the CO_321 Wheat Crop Ontology. Each observation is part of a study carried out by an institution on a crop site using certain biological material. The biological material is a seed with an accession number which is an approved identifier of a wheat species/variety. Each observation precisely and formally documents the location of the micro-parcel, the measurement method, the phenotype measurement scale, the plant development stage and the organ being observed. This dataset contains the raw observation files in CSV format as well as the Wheat Observations KG, an RDF Knowledge Graph in the RDF Turtle syntax, that represents the same data. See generation tools and further details on the WheatObservationsKG repository
Gages

The National Flood Hazard Layer (NFHL) is a compilation of GIS data that comprises a nationwide digital Flood Insurance Rate Map. The GIS data and services are designed to provide the user with the ability to determine the flood zone, base flood elevation, and floodway status for a particular location. It also has information about the NFIP communities, map panels, cross sections, hydraulic structures, Coastal Barrier Resource System, and base maps such as road, stream, and public land survey data. Through flood studies, FEMA produces Flood Insurance Study Reports, FIRM Panels, and FIRM Databases. FIRM Databases that become effective are incorporated into the NFHL. Updates to the NFHL are issued through Letters of Map Revision (LOMRs) and Letters of Map Amendment (LOMAs). Continuously updated, the NFHL serves as a Digital Flood Insurance Rate Map representing the current effective flood data for those communities where maps have been digitized. NFHL data can be viewed with widely available GIS software, including freely available programs that work with GIS shapefiles. For more information on the NFHL, see the online resources referenced herein. Using base maps: The minimum horizontal positional accuracy for base map hydrographic and transportation features used with the NFHL is the NSSDA radial accuracy of 38 feet. Letter of Map Amendment (LOMA) point locations are approximate. The location of the LOMA is referenced in the legal description of the letter itself. LOMA points can be viewed in the NFHL Interactive Map on the FEMA GeoPlatform. This data card provides sample data from the Gages Points layer.
Main and local offices of the Public Welfare Centre (CPAS/OCMW) of the City of Brussels

Main and local offices of the Public Welfare Centre (CPAS/OCMW) of the City of Brussels Public Welfare Centre (called CPAS in French and OCMW in Dutch) is a place that provides a number of social services and looks after the well-being of every citizen. Each municipality or town has its own “CPAS/OCMW” offering a wide range of services. More info : [https://www.brussels.be/public-welfare-centre-cpas-ocmw-brussels] [https://cpasbxl.brussels/]
Cadastre - Sections

Raison d’être de ce jeu de données Etalab a donc pris l’initiative d’en redistribuer une version retravaillée, dans des formats plus largement répandus. Données sources * des [données EDIGÉO du PCI Vecteur] ; * des [données cadastrales de l’Eurométropole de Strasbourg]. Processus de construction Les données de l’Eurométropole Strasbourg sont ajoutées par écrasement de celles éventuellement présentes dans le PCI Vecteur. Le modèle de données est simplifié, et ne sont conservés que les sections, les feuilles, les lieux-dits, les parcelles, les subdivisions fiscales, les limites de communes et le bâti. La couche des contours des préfixes de sections est construite à partir de la couche des sections. Le code source est ouvert et [disponible sur GitHub]. Couverture Les collectivités d’outre-mer de Saint-Martin et de Saint-Barthelemy sont présentes et intégrées dans le département de la Guadeloupe (971). Formats disponibles Couches géographiques * parcelles (polygones ou multi polygones) * subdivisions_fiscales (polygones) * lieux_dits (polygones) * feuilles (multi polygones) * sections (multi polygones) * prefixes_sections (multi polygones) * communes (multi polygones) * batiments (polygones) Mise à disposition * En téléchargement direct à la commune, au département ou France entière, pour le format [GeoJSON] compressé, au département ou France entière pour le format [Shapefile]. Ce sont ces URL qu’il faut utiliser si vous souhaitez automatiser la récupération des données et bénéficier des meilleures performances. * Via un outil en ligne pour les données aux formats [GeoJSON] et [Shapefile], quel que soit le niveau de granularité. Le [Plan Cadastral Informatisé] est diffusé sous deux formats experts rendant sa réutilisation difficile en dehors du contexte des applications métiers. Ces données sont produites à partir : Les différentes couches sont constituées par juxtaposition des feuilles, sans correction de topologie. Les 34 700 communes couvertes par le PCI Vecteur, ainsi que les communes de l’Eurométropole de Strasbourg. Les données sont actuellement disponibles aux formats [GeoJSON] compressé, [GeoJSON] simple et [Shapefile], via l’outil d’aide au téléchargement. Les données sont mises à disposition de deux manières : Les deux modes de mise à disposition sont accessibles ci-dessous.
Energy consumption in the Geographical area 174907 (Bodbyns omland)

Anonymiserad förbrukningsdata från Umeå Energi per nyckelkodsområde i Umeå Kommun. Detta data bör inte ses som exakta och kompletta förbrukningsvärden utan mer som en kvalificerad uppskattning av förbrukningen i syfte att se trender och indikationer. Datafilerna kommer endast innehålla värden för fastigheter i Umeå kommun där Umeå Energi är nätägare och informationen inte anses vara olämplig för distribution. Uppdateras normalt en gång varje månad med nytillkomna värden. Frågor kring detta förbrukningsdata hänvisas till matdata.datalager@umeaenergi.se
GWR - Eidg. Gebäude- und Wohnungsregister

Das eidgenössische Gebäude- und Wohnungsregister (GWR) wird vom Bundesamte für Statistik (BFS) geführt und enthält die wichtigsten Grunddaten zu Gebäude und Wohnungen. Es wird für Statistik-, Forschungs- und Planungszwecke genutzt und dient den Kantonen und Gemeinden für den Vollzug von gesetzlichen Aufgaben. Die Nachführung erfolgt in Koordination mit der Bau- und Wohnbaustatistik. Jedes Gebäude und jede Wohnung verfügt über eine schweizweit eindeutige und einmalige Identifikationsnummer (EGID bzw. EWID) sowie über eine geokodierte, nach der SNV-Norm 612040 standardisierte Adresse. Parzellennummern, Gebäudenummern und metrische Gebäudekoordinaten erlauben eine exakte geografische Lokalisierung der Gebäude. Erstmals seit 2015 werden in diesen Daten auch die Energiemerkmale wieder veröffentlicht. Diese enthalten Angaben über primäres Heizsystem für die Gebäudebeheizung und Warmwasseraufbereitung sowie die genutzte Hauptenergiequelle im Gebäude. Die Energiemerkmale werden nach bestehenden Merkmalen aus der GWS ausgewertet, u.a.: * nach Gebäudekategorien, Gebäudealter, Gebäudegrösse (Anzahl Stockwerke, Anzahl Wohnungen) * nach Wohnungsmerkmalen (Anzahl Zimmer und Wohnfläche der Wohnung) * nach Haushaltszusammensetzung (Altersgruppen sowie Nationalität [Schweizer – Ausländer]) * nach Anzahl Personen (z.B. Aussagen möglich, wie viele Personen in der Schweiz von Gas abhängig sind) * nach Regionalisierung (Kantone, Bezirke, Gemeinden, Gemeindetypen [ländlich, intermediär, urban]) Die Daten sind entweder als Geodaten oder als direkter Download verfügbar: * [Zugang Geodaten via API von Swisstopo] * [Datendownload MADD] * [Metadateneintrag auf opendata.swiss] Hinweis zur Datenqualität: Bitte beachten Sie, dass die Daten des GWR als Rohdaten zu betrachten sind, d. h. sie sind nicht korrigiert, imputiert und statistisch ergänzt. Wenn Sie statistische Daten benötigen, wird die Verwendung der Daten aus der [Gebäude- und Wohnungsstatistik (GWS)] empfohlen (verfügbar ab Oktober 2022). Weitere Informationen: [info.gws@bfs.admin.ch]
Zone à Faibles Emissions mobilité (ZFE-m) de Rennes Métropole

Cette couche représente le périmètre de la Zone à Faibles Emissions mobilité (ZFE-m) de Rennes Métropole. Celle-ci empiète sur les communes de Rennes, Saint-Grégoire, Cesson-Sévigné, Chantepie et Noyal-Châtillon-sur-Seiche. Les zones à faibles émissions mobilité (ZFE ou ZFE-m) sont des territoires dans lesquels la circulation de certains véhicules peut être restreinte afin de réduire la pollution de l'air. Les véhicules y circulant doivent disposer d'une vignette Crit'Air attestant qu'ils ont l'autorisation de circuler.
Données des relevées d’adventices en fermeture de couvert sur les parcelles en cultures annuelles de l’Installation Expérimentale ASTER-Mirecourt entre 2008 et 2016

[Lien vers la fiche source] Sur le parcellaire de l’IE ASTER environ 70 zones de fertilité ont été identifiées (zones intra-parcellaires de 90 mètres carrés, choisies pour être représentatives d’une combinaison « système de culture x type de sol). Sur ces zones de fertilité, des relevés de flore adventice ont été systématiquement réalisés sur les parcelles assolées avec une culture annuelle de 2008 à 2016. Au total, 106 espèces ont été observées et caractérisées selon l’échelle Barralis (modifiée pour prendre en compte les espèces non observées). Ces espèces ont été regroupées en 7 groupes fonctionnels utilisés pour réaliser un travail de typologie des flores spontanées.
Trame nocturne

La trame nocturne peut être définie comme un ensemble connecté de réservoirs de biodiversité et de corridors écologiques pour différents milieux, dont l’identification tient compte d’un niveau d’obscurité suffisant pour la biodiversité nocturne. Les enjeux sont : - environnementaux liés aux impacts de la lumière artificielle sur la biodiversité - spatiaux avec le maintien et la restauration de zones d’obscurité - énergétiques en réduisant les consommations d’électricité - urbains et de déplacement tels que la sécurité urbaine, les déplacements actifs, - de santé liés aux impacts de la lumière artificielle sur la santé de l’être humain - d’information et de communication aussi bien interne qu’externe Les leviers d’action sont : - La quantité de lumière artificielle - La qualité de lumière artificielle - La temporalité de la lumière artificielle - La répartition spatiale de la lumière artificielle Les niveaux d'obscurité sont : Niveau 1 : Obscurité recherchée (réservoirs de biodiversité de la trame verte et bleue) Niveau 2 : Extinction milieu de nuit recherché (zones agricoles et naturelles peu constructibles (A1 ou A2, N1 ou N2), parcs et espaces de nature éteints en milieu de nuit, zones tampons + 50m des réservoirs de biodiversité, situées dans les espaces agricoles ou naturels) Niveau 3 : Travail sur la qualité de la lumière (corridors écologiques (sans projet de renaturation), zones tampons + 50m des réservoirs de biodiversité, hors espaces agricoles) La trame nocturne a pour objectif de contribuer à enrayer la perte de biodiversité en participant à la préservation, à la gestion et à la remise en bon état des milieux nécessaires aux continuités écologiques en prenant en compte la gestion de la lumière artificielle la nuit. Dans les périmètres de trame nocturne, l’éclairage extérieur doit être évalué selon sa pertinence et limité au strict nécessaire en restant compatible avec les enjeux de sécurité des espaces : - dès la conception du projet, les espaces nécessitant d’être éclairés sont définis au regard des usages projetés ; - l’orientation des éclairages vers le bas est privilégiée ; - les zones aquatiques sont préservées de la lumière, sans aucun éclairage direct sauf impératif de sécurité ou avec un éclairage indirect réduit le cas échéant ; - les teintes d’éclairage de type « blanc chaud » sont privilégiées ; - la temporalité de l’éclairage est adaptée aux usages. Par exemple, le périmètre de trame nocturne permet à la Ville de Strasbourg de prioriser des remplacements de luminaires dans les périmètres de trame nocturne avec des luminaires de T° de couleur 2200°K moins impactant pour la biodiversité.