AndreaBozzo/ceres-open-data-index huggingface dataset:
LTDS Appendix 5 - Load Information

Our LTDS Appendix 5 dataset provides demand data from each primary substation and supply point on Northern Powergrid's network. Further details include firm capacity, past demand, and future demand forecasts spanning the next five years. If you are unsure of any of the column meanings, please hover over the column heading for a description. Related Feature Pages [Long-Term Development Statement (LTDS)] - Our LTDS provides essential network and asset information required to carry out studies of the NPg network to access potential connection points. [Primary Substation Dashboard] - Our Primary substation dashboard allows you to pull out data from across our Open Data Portal dependant on your selection of a Primary substation. [Grid Supply Point (GSP) Dashboard ] - Our Grid Supply Point (GSP) dashboard allows you to pull out data from across our Open Data Portal dependant on your selection of a GSP. Glossary of Terms Our [Glossary] dataset provides definitions for various terms and acronyms found throughout our data. If the term you are searching for isn't in our list, please let us know via our [Open Data team] and we will get it added! Data Governance If you wish to view the data triage document for any dataset, they can be found in our [Data Triage Assessment] dataset. This dataset DOES require a login to view Any data caveats for the dataset are listed below - None
Global Extreme Wind Intercalibrated Scatterometer and Radiometer Level 2 Dataset for ESA MAXSS Project

[Lien vers la fiche source] A prerequisite for a successful development of a multi-mission wind dataset is to ensure good inter-calibration of the different extreme wind datasets to be integrated in the product. Since the operational hurricane community is working with the in-situ dropsondes as wind speed reference, which are in turn used to calibrate the NOAA Hurricane Hunter Stepped Frequency Microwave Radiometer (SFMR) wind data, MAXSS has used the latter to ensure extreme-wind inter-calibration among the following scatterometer and radiometer systems: the Advanced Scatterometers onboard the Metop series (i.e., ASCAT-A, -B, and -C), the scatterometers onboard Oceansat-2 (OSCAT) and ScatSat-1 (OSCAT-2), and onboard the HY-2 series (HSCAT-A, -B); the Advanced Microwave Scanning Radiometer 2 onboard GCOM-W1(AMSR-2), the multi-frequency polarimetric radiometer (Windsat), and the L-band radiometers onboard the Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) and the Soil Moisture Active Passive (SMAP) missions. In summary, a two-step strategy has been followed to adjust the high and extreme wind speeds derived from the mentioned scatterometer and radiometer systems, available in the period 2009-2020. First, the C-band ASCATs have been adjusted against collocated storm-motion centric SFMR wind data. Then, both SFMR winds and ASCAT adjusted winds have been used to adjust all the other satellite wind systems. In doing so, a good inter-calibration between all the systems is ensured not only under tropical cyclone (TC) conditions, but also elsewhere. This dataset was produced in the frame of the ESA funded Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy (MAXSS) project. 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.
Global Extreme Wind Radiometer Level 2 Dataset for SMOS WIND Project

[Lien vers la fiche source] “SMOS Near Real Time Level 2 swath wind speed” (SMOS L2WS NRT) products, which are SMOS retrieved surface wind speed gridded maps with a spatial sampling of 1/4°x 1/4° and consisting of orbital segments (containing parts of ascending and descending half orbits) following the granularity of the SMOS Level 1B near real time (NRT) data products. SMOS L2WS NRT products are available within 4 to 6 hours from sensing and are generated in NetCDF-4 format as described in the "SMOS Wind Data Service Product Description Document" (http://www.smosstorm.org/Document-tools/SMOS-Wind-Data-Service-Documentation).
Global Extreme Wind Radiometer Level 3 Dataset for SMOS WIND Project

[Lien vers la fiche source] “SMOS Level 3 daily wind speed” (SMOS L3WS) products are daily composite maps of the collected SMOS L2 swath wind products for a specific day, provided with the same grid than the Level 2 wind data (SMOS L2WS NRT) but separated into ascending and descending passes. SMOS L3WS products are available the day after from sensing and are generated in NetCDF-4 format as described in the "SMOS Wind Data Service Product Description Document" (http://www.smosstorm.org/Document-tools/SMOS-Wind-Data-Service-Documentation ).
LTDS CIM Files

The LTDS CIM dataset provides a structured representation of the Long-Term Development Statement (LTDS) using the Common Information Model (CIM), enabling consistent data exchange and network modelling across Distribution Network Operators (DNOs). A central component of this dataset is the LTDS Equipment (EQ) Profile, which forms the foundational layer of physical grid data. The EQ Profile describes the physical equipment and connectivity of the distribution network, covering assets from the 132kV level (or EHV in Scotland) down to the lower voltage busbars of primary substations. It includes: * Busbar sections and their connectivity nodes. * Switching devices such as breakers, disconnectors, fuses, and load break switches, including representative feeder breakers for aggregated modelling. * Circuits, modelled via AC line segments with impedance and seasonal ampacity limits. * Transformers, including winding details, tap changers, and seasonal apparent power limits. * Loads, represented as individual or aggregated energy consumers depending on voltage level. * Generation and storage, modelled by fuel type and connection voltage, using appropriate CIM classes (e.g., SynchronousMachine, PowerElectronicsConnection). * Compensators, including shunt, series, and static VAr devices. * Containment and voltage level associations, defining the hierarchical structure of substations, voltage levels, and geographical regions. * External connections and model reductions, using equivalent injections and branches to represent networks outside the licensee’s scope. This profile underpins other future LTDS CIM profiles such as Short Circuit (SC), Geographical Location (GL), and Steady State Hypothesis (SSH), and is essential for building Full Models and Difference Models used in planning, forecasting, and regulatory reporting. This dataset is designed to support interoperability, planning, and analysis across DNOs and stakeholders. In the export tab you can find datasets designed to help identify assets between the LTDS CIM and Tabular formats. The dataset is updated every May and November in line with regulatory requirements and is intended to improve transparency, interoperability, and stakeholder engagement across the energy sector. Related Feature Pages [Embedded Capacity Register Page] - Our Embedded Capacity Register provides information on generation and storage sites, both connected to and accepted to connect to our network. Glossary of Terms Our [Glossary] dataset provides definitions for various terms and acronyms found throughout our data. If the term you are searching for isn't in our list, please let us know via our [Open Data team] and we will get it added! Data Governance If you wish to view the data triage document for any dataset, they can be found in our [Data Triage Assessment] dataset. This dataset DOES require a login to view Any data caveats for the dataset are listed below - None
Global Remote Sensing Daily Merged Multi-Mission Along-Track Significant Wave Height from Altimetry, L3 Product, Version 3, from ESA Sea State CCI

[Lien vers la fiche source] The ESA Sea State Climate Change Initiative (CCI) project has produced global daily merged multi-sensor time-series of along-track satellite altimeter significant wave height data (referred to as Level 3 (L3) data) with a particular focus for use in climate studies. This dataset contains the Version 3 Remote Sensing Significant Wave Height product, which provides along-track data at approximately 6 km spatial resolution. It has been generated from upstream Sea State CCI L2P products, edited and merged into daily products, retaining only valid and good quality measurements from all altimeters over one day, with simplified content (only a few key parameters). This is close to what is delivered in Near-Real Time by the CMEMS (Copernicus - Marine Environment Monitoring Service) project. It covers the date range from 2002-2021. The altimeter data used in the Sea State CCI dataset v3 come from multiple satellite missions (Envisat, CryoSat-2, Jason-1, Jason-2, Jason-3, SARAL, Sentinel-3A), therefore spanning over a shorter time range than version 1.1. Unlike version 1.1, this version 3 involved a complete and consistent retracking of all the included altimeters. Many altimeters are bi-frequency (Ku-C or Ku-S) and only measurements in Ku band were used, for consistency reasons, being available on each altimeter but SARAL (Ka band).
High Resolution Tropical Cyclone Vortex and Wind Structure from SAR Imagery for ESA MAXSS Project

[Lien vers la fiche source] The main objective of this dataset is to gather the ocean surface wind fields measured by two C-band synthetic aperture radar (SAR) satellites (e.g, RADARSAT-2 and Sentinel-1) under extreme weather conditions. This dataset aims at providing high-resolution tropical cyclone (TC) ocean surface wind speeds, directions, 34-, 50-, and 64-kt wind radii in each geographical quadrant. TC ocean surface wind speeds and directions were retrieved from RADARSAT-2 and Sentinel-1 dual-polarization (VV, VH) SAR imagery, based on the Bayesian method and local gradient approach, respectively. The procedure for estimating wind radii can be summarized as three steps. First, the contours of each wind radii are computed, which consists of a number of line segments. Then, the distances from the storm center to each point of the longest line segment in each quadrant are calculated. Finally, the 90% cumulative distribution of this distance is defined as the wind radii of a given wind threshold at that quadrant. The SAR-retrieved high-resolution TC ocean surface wind fields and add-values (e.g., 34-, 50-, and 64-kt wind radii) haven been validated using observations from buoys, airborne stepped-frequency microwave radiometer, GPS dropsonde, and spaceborne radiometers. This dataset was produced in the frame of the ESA funded Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy (MAXSS) project. The primary objective of the ESA Marine Atmosphere eXtreme Satellite Synergy (MAXSS) project is to provide guidence 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.
Copernicus Marine In Situ - Global Ocean Wave Observations Multi-Year Product

[Lien vers la fiche source] This product integrates observations aggregated and validated from the Regional EuroGOOS consortium (Arctic-ROOS, BOOS, NOOS, IBI-ROOS, MONGOOS and Black Sea GOOS) as well as from National Data Centers (NODCs) and JCOMM global systems (Argo, GOSUD, OceanSITES, GTSPP, DBCP) and the Global telecommunication system (GTS) used by the Met Offices. Data are available in a dedicated directory to waves (INSITU_GLO_WAV_REP_OBSERVATIONS_013_045) of GLOBAL Distribution Unit in one file per platform. This directory is updated twice a year. Data are distributed in two datasets, one with original time sampling and the other with hourly data and rounded timestamps. The information distributed includes wave parameters and wave spectral information. The latest version of Copernicus delayed-mode wave product is distributed from Copernicus Marine catalogue. Additional credits: The American wave data are collected from US NDBC (National Data Buoy Center). The Australian wave data are collected from Integrated Marine Observing System (IMOS); IMOS is enabled by the National Collaborative Research Infrastructure Strategy (NCRIS); It is operated by a consortium of institutions as an unincorporated joint venture, with the University of Tasmania as Lead Agent. The Canadian data are collected from Fisheries and Oceans Canada.
Copernicus Marine In Situ - Global Ocean-Delayed Mode in situ Observations of surface (drifters, HFR) and sub-surface (vessel-mounted ADCPs) water velocity

[Lien vers la fiche source] This delayed mode product designed for reanalysis purposes integrates the best available version of in situ data for ocean surface currents and current vertical profiles. It concerns three delayed time datasets dedicated to near-surface currents measurements coming from three platforms (Lagrangian surface drifters, High Frequency radars and Argo floats) and velocity profiles within the water column coming from the Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP, vessel mounted only). The latest version of Copernicus surface and sub-surface water velocity product is also distributed from Copernicus Marine catalogue.
Fructose malabsorption induces dysbiosis and increases anxiety in Human

[Lien vers la fiche source] The study (MoodyFructose) compare anxiety traits and microbiota composition in healthy volunteers with and without fructose malabsorption. Healthy male volunteers aged 18 to 35 and with a body mass index (BMI) inferior to 25 were included. Each volunteer underwent a fructose breath test performed with a 35g fructose load to identify fructose malabsorbers
Contributions of scenario and model uncertainty sources to Explore2 hydroclimate projections. The effect of a Regional Warming Level analysis

[Lien vers la fiche source] Dans un contexte de changement climatique, la modélisation permet de simuler les évolutions futures du climat et des ressources en eau. La combinaison de plusieurs scénarios d’émissions, modèles climatiques globaux et régionaux et modèles hydrologiques conduit à la création d’ensembles multi-modèles de projections hydroclimatiques. Alors que les projections sont traditionnellement analysées en horizons temporels, de récentes politiques publiques ont adopté une approche basée sur des niveaux de réchauffement global. En France, la TRACC (Trajectoire de Référence pour l’Adaptation au Changement Climatique) définit des cibles de réchauffement global auxquelles la société devra s’adapter au cours du XXIe siècle. Le concept de niveau de réchauffement régional y est introduit, correspondant au réchauffement moyenné à l’échelle de la France. Cette étude évalue l’effet d’une analyse en niveau de réchauffement régional sur les projections hydroclimatiques et sur les incertitudes associées. Le questionnement central de ce travail est: «L’utilisation du niveau de réchauffement régional comme variable explicative des projections hydroclimatiques permet-elle de réduire la plage d’incertitude associée aux projections et, par suite, de communiquer un message plus facile à appréhender par les acteurs ?» L’ensemble de projections hydroclimatiques utilisé dans cette étude provient de la base de données Explore2, qui fournit des projections issues de 36 chaînes climatiques et de 4 modèles hydrologiques pour 1735 stations hydrologiques sur la France métropolitaine. La méthode statistique QUALYPSO est utilisée pour distinguer les tendances à long terme de la variabilité interne du climat, et pour décomposer l’incertitude totale de l’ensemble en incertitudes liées au scénario d’émission et aux modèles. Les analyses sont menées pour un niveau de réchauffement régional de 2°C et pour l’année 2037, sur cinq variables climatiques et trois variables hydrologiques. L’étude met en évidence une réduction générale des incertitudes liées aux modèles dans le cadre de l’analyse par niveau de réchauffement régional. Cet effet est particulièrement marqué en été et pour les températures saisonnières. L’incertitude liée aux scénarios est fortement influencée par l’approche en niveau de réchauffement, avec des différences spatiales contrastées de réduction ou d’augmentation. Les comparaisons réalisées dans cette étude soutiennent l’utilisation du niveau de réchauffement régional comme variable explicative plus pertinente que le temps pour l’analyse des projections hydroclimatiques. Cela est particulièrement vrai pour les variables et saisons fortement liées au réchauffement régional, telles que les températures saisonnières et les précipitations estivales.
Bathymétrie - Mayotte (synthèse, 2021)

[Lien vers la fiche source] Bathymétrie à l'est de Mayotte (synthèse de plusieurs campagnes MAYOBS, réalisée en 2021), au pas de 50 mètres (projection Mercator 13°S). Ce jeu de données est un Modèle Numérique de Terrain bathymétrique, issu de l'acquisition acoustique des sondeurs multifaisceaux mis en œuvre lors des campagnes MAYOBS1, MAYOBS2, MAYOBS3, MAYOBS4, MAYOBS13-2, MAYOBS15, MAYOBS17, MAYOBS18, MAYOBS19, MAYOBS21, entre 2018 et 2021. Les profondeurs sont rapportées au niveau des plus basses mer astronomiques (PBMA) au point de référence 12°30' S ; 45°39' E. Rapport de traitement : Martinais Gael, Loubrieu Benoit (2021). Campagnes MAYOBS. Calcul d’un MNT de référence sur la zone Mayotte. REM/GM/CTDI. Description des campagnes: RINNERT Emmanuel, FEUILLET Nathalie, FOUQUET Yves, JORRY Stéphan, THINON Isabelle, LEBAS Elodie (2019) MAYOBS, https://doi.org/10.18142/291
Effectifs d’élèves en lycée d'enseignement général et technologique en Mayenne de 2019 à 2024

───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Ce jeu de données contient les effectifs des lycées d'enseignement général et technologique par niveau, sexe, principales langues vivantes 1 et langues vivantes 2. Observation à la rentrée : début octobre de chaque année. Date de la dernière observation 01/10/2024. ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
World Air Quality - OpenAQ

OpenAQ has collected 231,965,688 air quality measurements from 8,469 locations in 65 countries. Data are aggregated from 105 government level and research-grade sources. [https://medium.com/@openaq/where-does-openaq-data-come-from-a5cf9f3a5c85] Note: this dataset is temporary not updated. We're currently working to update it as soon as possible. Disclaimers: - Some records contain encoding issues on specific characters; those issues are present in the raw API data and were not corrected. - Some dates are set in the future: those issues also come from the original data and were not corrected.
Qualité de l'air - France - OpenAQ

OpenAQ collecte des données de qualités de l'air de 8,469 emplacements dans 65 pays. Ce jeu de données correspond aux mesures de qualités de l'air réalisées en France. Pour plus d'informations sur les moyens de collecte mis en place par OpenAQ, vous pouvez consulter le lien suivant : [https://medium.com/@openaq/where-does-openaq-data-come-from-a5cf9f3a5c85]
Linéaire d'aménagements cyclables en Pays de la Loire

Ce jeu de données diffuse le linéaire d'aménagements cyclables, de 2022 à 2025, au 1er janvier de chaque année. Ce linéaire a été calculé par Ecolab à partir du suivi des aménagements cyclables effectués par GéoVélo et que nous pouvons aussi retrouver [sur l'opendata de TEO]. L'unité est le kilomètre Ces données sont déclinées en sept types : * pistes cyclables, * bandes cyclables, * voies bus partagées, * voies vertes, * double-sens cyclables (que cela le double sens cyclable soit matérialisé par une piste, par une bande ou ne soit pas matérialisé par du marquage au sol) * aménagements mixtes (mixte piéton-vélo, hors voie verte), * autres : vélo-rue, chaussé à voie centrale banalisée, accotement revêtu hors chaussée à voie centrale banalisée, goulotte et tout autre type d'aménagements cyclables La méthodologie de production de l'indicateur par Ecolab est diffusée sur le [Tableau de Bord des Mobilités Durables]. Notamment, ces données ont été traitées selon les règles suivantes : * pour les géométries qui apparaissent plusieurs fois dans les données brutes, sélection de la ligne la plus récente de la géométrie avec date_maj afin de supprimer les doublons ; * les linéaires avec des géométries invalides ont été supprimés ; * les aménagements sans type renseigné ont été supprimés ; * la longueur de chaque linéaire est calculée à partir de sa géométrie, et celle-ci est doublée si le morceau est indiqué être bidirectionnel Pour en savoir plus, cliquer sur "Fiche méthodologique" sur [cette page]. En complément : * Retrouver cet indicateur sur [TerriSTORY] * * [Page dédiée aux mobilités actives] sur le site de TEO * Les données de l'opendata sont mises à jour automatiquement, à l'inverse des données TerriSTORY dont la mise à jour requiert une manipulation à la main. Il est donc possible que les valeurs soient légèrement différentes (en cas de correction par exemple) et/ou que le nouveau millésime soit diffusé plus rapidement sur l'opendata que TerriSTORY.
Studierende an der Technischen Universität nach Fakultäten

Studierende an der Technischen Universität Dortmund nach Fakultäten im Wintersemester von 1990/91 bis 2023/24. Abweichungen gegenüber den Zahlen von IT.NRW erklären sich aus den unterschiedlichen Stichtagen und daraus, dass die Universitätsverwaltung auch die Zweithörer*innen erfasst. 2021 wurde die Soziologie in die neu gegründete Fakultät Sozialwissenschaften überführt. Diese Änderung wird ab dem Sommersemester 2021 relevant. Wirtschaftswissenschaften bis 2019/2020 inkl. Sozialwissenschaften
Datos por horas calidad aire 2016-2020

Datos por horas de calidad del aire de las estacionas de la red de vigilancia de la ciudad de València. Estaciones: Avda. Francia, Bulevar Sur, Molino del Sol, Pista Silla, Politécnico, Viveros, Centro, Consellería Meteo, Nazaret Meteo, Puerto València Parámetros: PM1, PM2.5, PM10, NO, NO2, NOx, O3, SO2, CO, NH3, C7H8, C6H6, C8H10, ruido, velocidad viento, dirección del viento, temperatura, humedad relativa, presión, radiación Solar, precipitación, velocidad máxima del viento, AS, Ni, Cd, Pb, B(a)p. Font: Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica
Datos por horas calidad aire 2021-2022

Datos horarios de calidad del aire de las estacionas de la red de vigilancia de la ciudad de València. Estaciones: Avda. Francia, Bulevar Sur, Molino del Sol, Pista Silla, Politécnico, Viveros, Centro, Consellería Meteo, Nazaret Meteo, Puerto València Parámetros: PM1, PM2.5, PM10, NO, NO2, NOx, O3, SO2, CO, NH3, C7H8, C6H6, C8H10, ruido, velocidad viento, dirección del viento, temperatura, humedad relativa, presión, radiación Solar, precipitación, velocidad máxima del viento, AS, Ni, Cd, Pb, B(a)p. Font: Red Valenciana de Vigilancia y Control de la Contaminación Atmosférica