cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15468/dl.ff4nsy
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 27 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Odonata",
 "Geometry POLYGON ((19.1382 29.0599, 10.1382 29.0599, 10.1382 20.0599, 19.1382 20.0599, 19.1382 29.0599))",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Living Specimen, Observation, Human Observation, Machine Observation, Material sample, Literature Occurrence, Material citation, Occurrence evidence)"
 ]
}

 The dataset includes 27 records from 2 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046358-250811113504898/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.71830/3faig7
title: Land Use Structure Germany 2000
title: Land use figures for administrative units in Germany

description: EN: The dataset describes the land use structure in Germany in 2000 comprehensively for the administrative levels of municipalities, municipal associations, districts and district-free cities, federal states, and Germany as a whole.

The Earth's surface is divided into three categories: settlement, transportation, and open space, which are further subdivided into subcategories. Each element of the Earth's surface is assigned precisely one land category at the lowest level of a hierarchically organized land use schema.

The dataset consists of geometrical data for the administrative levels from municipalities to the Federal Republic of Germany. For each spatial entity information on the amount of its land use is given by the proper attributes. 

Land-use categories are systematized according to a hierarchical scheme dividing the surface into subdivisions of three land use classes Settlement, Transportation, and Open space. 

The data is spatially structured according the administrative levels of Germany from municipalities to the federation.

&lt;br&gt;&lt;br&gt;
description: DE: Der Datensatz beschreibt die Flächennutzungsstruktur in Deutschland im Jahr 2000 umfassend für die Verwaltungsebenen Gemeinden, Gemeindeverbände, Kreise und kreisfreie Städte, Bundesländer und die Bundesrepublik Deutschland.

Die Erdoberfläche wird in die drei Kategorien Siedlung, Verkehr und Freiraum unterteilt, die wiederum in Unterkategorien gegliedert sind. Jedem Element der Erdoberfläche ist genau eine Flächenkategorie auf der ersten Ebene eines hierarchisch organisierten Landnutzungsschemas zugeordnet.

Der Datensatz besteht aus Geometriedaten für die Verwaltungsebenen von Gemeinden bis zur Bundesrepublik Deutschland. Für jede räumliche Einheit werden Informationen über den Umfang ihrer Landnutzung durch die entsprechenden Attribute gegeben.

Die Landnutzungskategorien werden nach einem hierarchischen Schema systematisiert, das die Fläche in die drei Landnutzungsklassen Siedlung, Verkehr und Freiraum gliedert.

Die Daten sind räumlich nach den Verwaltungsebenen Deutschlands von den Gemeinden bis zum Bund gegliedert.
description: ESRI ArcGIS Desktop, 10.8
description: IOER core data
description: https://www.ioer-monitor.de/methodik/
description: Data processed for and provided by the the land use monitoring platform "Monitor of Settlement and Open Space Development" (IOER Monitor). Based on the land use data series indicators for the different administrative levels and raster resolutions are calculated regularly.
DOI: 10.15468/dl.7kgdna
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 14038 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Sequoiadendron"
 ]
}

 The dataset includes 14038 records from 404 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046357-250811113504898/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.17026/ar/rf4dnq
title: Archeologisch bureauonderzoek MFR Maassluis, Maassluis Gemeente Maassluis

description: Uit het bureauonderzoek blijkt dat het plangebied is opgebouwd uit Laagcomplex van Westland (Laagpakket van Walcheren) op Hollandveen op het Laagpakket van Wormer. In de ondergrond is een geulenlandschap aanwezig dat complexer is dan op de geologische kaart en de gemeentelijke verwachtingenkaart is weergegeven. Dit landschap heeft een hoge verwachting voor archeologische resten uit de IJzertijd en Romeinse tijd. Na de Romeinse tijd raakte het gebied bedekt met veen, waardoor de verwachting voor de Vroege Middeleeuwen laag is. 
Rond 1250 werd de Oude Maasdijk aangelegd. Het plangebied ligt direct ten westen, dan wel op de westelijke flank, van de dijk. Deze zijde van de dijk zal ongunstig zijn geweest voor bewoning. In de 15e eeuw was het vanwege afkalving van de dijk noodzakelijk om deze te verstevigen met een keermuur. In de loop van de 17e eeuw werd verder naar het westen de Nieuwlandsche Dijk aangelegd, waardoor het tussenliggende gebied geschikt werd voor bewoning. Het historisch kaartmateriaal laat echter pas vanaf het begin van de 20e eeuw wat bebouwing zien binnen het plangebied. De archeologische verwachting voor de Late Middeleeuwen en Nieuwe tijd is daarom laag, uitgezonderd voor resten van de dijk (ophooglagen en keermuur).
In de Tweede Wereldoorlog was aan de noordzijde van het plangebied een Widerstandsnest aanwezig. De geschutsopstelling stond waarschijnlijk net buiten het plangebied. Het plangebied werd doorsneden door een prikkeldraadhek en begraven kabels, maar daarvan worden geen resten meer verwacht. Mogelijk was binnen het plangebied een loopgraaf aanwezig. De kans is echter zeer groot dat de restanten daarvan verstoord zijn geraakt bij latere werkzaamheden aan de weg, het fietspad, kabels en leidingen en dergelijke. Ook de verwachting voor de Tweede Wereldoorlog is daarom laag.
In een groot deel van het plangebied is een ophoogpakket aanwezig van ongeveer 3 m dik. Dit pakket is opgebracht vanaf ongeveer 1920 en heeft geen archeologische verwachting. In het noorden van het plangebied bevindt zich waarschijnlijk geen recent ophoogpakket, maar wel een ca. 1 m dikke laag overstromingsafzettingen uit de Late Middeleeuwen en Nieuwe tijd.
DOI: 10.15468/dl.w5m3cy
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Protura",
 "Year 2017-2019",
 "Continent is Europe",
 "HasGeospatialIssue is false"
 ]
}

 The dataset includes 9 records from 4 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046360-250811113504898/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.6c7stj
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 78622 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Clitellata",
 "Year 2017-2019",
 "Continent is Europe",
 "HasGeospatialIssue is false"
 ]
}

 The dataset includes 78622 records from 242 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046313-250811113504898/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.dexd83
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 0 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Melanotaenia novaeguineae)",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Literature Occurrence, Human Observation, Observation)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "Year is greater than or equal to 1991",
 "Year is less than or equal to 2025"
 ]
}

 The dataset includes 0 records from 0 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046361-250811113504898/datasets/export for details.
DOI: 10.5281/zenodo.16850565
title: Lake Winnipeg Watershed Annual Lake Chlorophyll-a Database 1984-2023

description: The zipped archive contains a comprehensive catalog of input geospatial data and scripts with which a 40-year (1984-2023) time series of annual median Chl-a estimates were generated for 27,313 lakes ≥ 10 ha in the Lake Winnipeg watershed. 

The dataset includes three folders. In the first folder (“Input Lake Data”), geospatial databases showing lake boundaries in the Lake Winnipeg watershed as vector polygon feature layers are provided as input data for subsequent scripts. The geodatabases include the “raw” (i.e., unfiltered and unprocessed) lake boundaries (Input Lake Data.gdb) and the results of filtering (Filtered Lakes.gdb) and processing to generate the geodatabase used as input data for the scripts (Buffered Filtered Lakes.gdb). The lake boundaries were extracted from the open-source HydroLAKES database (Messager et al., 2016). The folder also contains a geodatabase showing the boundary of the Lake Winnipeg watershed for reference purposes (Lake Winnipeg Watershed.gdb).

The second folder (“Annual Chl-a Estimation”) contains (1) Google Earth Engine code in Word (Google Earth Engine Annual Lake Chl-a Estimation Code.docx) and text (Google Earth Engine Annual Lake Chl-a Estimation Code.txt) formats for generating natural log-transformed annual median Chl-a estimates in μg L-1 for all lakes in the input geodatabase for all years from 1984 to 2023 and (2) an R script (Chl-a Time Series Merger.R) and exporting the results in a comprehensive Excel workbook organized by unique lake IDs in rows and annual median lake Chl-a estimates in columns. 

The third folder (“Output Lake Chl-a Data”) contains the annual median lake Chl-a estimate output from input data and codes as described in the first and second folders in an Excel workbook (Annual median lake Chl-a and trophic states.xlsb). The workbook includes worksheets showing (1) the direct output (i.e., natural log-transformed annual median lake Chl-a in μg L-1), (2) back-transformed (i.e., unscaled) annual median lake Chl-a in μg L-1, and (3) annual trophic state classifications derived from the annual median lake Chl-a estimates per Carlson (1977) (i.e., Chl-a < 2.6 μg L-1 = oligotrophic, < 7.3 μg L-1 = mesotrophic, < 56 μg L-1 = eutrophic, and ≥ 56 μg L-1 = hypereutrophic).

Also provided in the third folder are two geodatabases for spatially visualizing the annual median lake Chl-a estimates (Annual lake median Chl-a.gdb and Annual lake trophic state.gdb); both geodatabases were created by joining worksheets in the workbook (i.e., back-transformed annual median lake Chl-a in μg L-1 and annual trophic state classifications, respectively) to the filtered lake vector polygon feature database in the first folder (Filtered Lakes.gdb).

The data contents of each folder are described in ReadMe text files.
DOI: 10.5281/zenodo.16915201
title: Lake Winnipeg Watershed Annual Lake Chlorophyll-a Database 1984-2023

description: The zipped archive contains a comprehensive catalog of input geospatial data and scripts with which a 40-year (1984-2023) time series of annual median Chl-a estimates were generated for 27,313 lakes ≥ 10 ha in the Lake Winnipeg watershed. 

The dataset includes three folders. In the first folder (“Input Lake Data”), geospatial databases showing lake boundaries in the Lake Winnipeg watershed as vector polygon feature layers are provided as input data for subsequent scripts. The geodatabases include the “raw” (i.e., unfiltered and unprocessed) lake boundaries (Input Lake Data.gdb) and the results of filtering (Filtered Lakes.gdb) and processing to generate the geodatabase used as input data for the scripts (Buffered Filtered Lakes.gdb). The lake boundaries were extracted from the open-source HydroLAKES database (Messager et al., 2016). The folder also contains a geodatabase showing the boundary of the Lake Winnipeg watershed for reference purposes (Lake Winnipeg Watershed.gdb).

The second folder (“Annual Chl-a Estimation”) contains (1) Google Earth Engine code in Word (Google Earth Engine Annual Lake Chl-a Estimation Code.docx) and text (Google Earth Engine Annual Lake Chl-a Estimation Code.txt) formats for generating natural log-transformed annual median Chl-a estimates in μg L-1 for all lakes in the input geodatabase for all years from 1984 to 2023 and (2) an R script (Chl-a Time Series Merger.R) and exporting the results in a comprehensive Excel workbook organized by unique lake IDs in rows and annual median lake Chl-a estimates in columns. 

The third folder (“Output Lake Chl-a Data”) contains the annual median lake Chl-a estimate output from input data and codes as described in the first and second folders in an Excel workbook (Annual median lake Chl-a and trophic states.xlsb). The workbook includes worksheets showing (1) the direct output (i.e., natural log-transformed annual median lake Chl-a in μg L-1), (2) back-transformed (i.e., unscaled) annual median lake Chl-a in μg L-1, and (3) annual trophic state classifications derived from the annual median lake Chl-a estimates per Carlson (1977) (i.e., Chl-a < 2.6 μg L-1 = oligotrophic, < 7.3 μg L-1 = mesotrophic, < 56 μg L-1 = eutrophic, and ≥ 56 μg L-1 = hypereutrophic).

Also provided in the third folder are two geodatabases for spatially visualizing the annual median lake Chl-a estimates (Annual lake median Chl-a.gdb and Annual lake trophic state.gdb); both geodatabases were created by joining worksheets in the workbook (i.e., back-transformed annual median lake Chl-a in μg L-1 and annual trophic state classifications, respectively) to the filtered lake vector polygon feature database in the first folder (Filtered Lakes.gdb).

The data contents of each folder are described in ReadMe text files.
DOI: 10.5281/zenodo.14923732
title: Landelijk Meetnet Grondwaterkwaliteit (versie t/m 2024)

description: Het Landelijk Meetnet Grondwaterkwaliteit (LMG) volgt de kwaliteit van het grondwater in Nederland sinds 1984 en wordt beheerd door het RIVM. Het meetnet bestaat uit circa 350 meetpunten, verspreid over heel Nederland. Over het algemeen wordt ondiep (rond 10 m diep) en middeldiep (rond 25 m diep) gemeten. Het duurt tientallen jaren voordat het effect te zien is van maatregelen om minder vervuilende stoffen in het grondwater te laten terechtkomen. Goede landelijke monitoring is en blijft daarom belangrijk om de ontwikkeling van de grondwaterkwaliteit te volgen.

Deze dataset is (samen met nog veel andere datasets) opgenomen in de basisregistratie ondergrond (BRO). De data kan ook daaruit worden gehaald via een API of via Ondergrondgegevens | BROloket. 

Deze versie representeert de data tot en met 2024.

Disclaimer

Het LMG is een landelijk trendmeetnet. Het meetnet is ingericht om uitspraken te kunnen doen over de ontwikkeling van de grondwaterkwaliteit op landelijk niveau en van verschillende gebiedstypen. Voor individuele meetpunten is de gemeten concentratie minder goed bruikbaar om uitspraken te doen. De onzekerheidsmarges zijn daarvoor te groot. Het is bijvoorbeeld lastig te zeggen in welke mate de concentraties worden veroorzaakt door lokale menselijke activiteiten. De weersomstandigheden of de bodemeigenschappen hebben ook invloed op de gemeten concentraties.

Opgemerkt moet worden dat er ook duplo’s in de data aanwezig zijn. Die zijn oorspronkelijk genomen voor de controle van de data. Voor statistische analyses van de data dienen de duplo’s verwijderd te worden. 

Bestanden op deze pagina:



LMG_data_1979_2024.csv: LMG data ca 1979 t/m 2024 zoals gebruikt voor de nitraatrapportage

LMG_dataformat_beschrijving.pdf: Beschrijving van de LMG data kolommen zoals opgenomen in LMG_data_1979_2024.csv

Logboek_veranderingen_tussen_versies.pdf: beschrijving van veranderingen in de data tussen de verschillende Zenodo versies.

LMG_metadata.xml: machine-readable versie van het metadata record zoals ook op data.rivm.nl staat
DOI: 10.5281/zenodo.16949240
title: Landelijk Meetnet Grondwaterkwaliteit (versie t/m 2024)

description: Het Landelijk Meetnet Grondwaterkwaliteit (LMG) volgt de kwaliteit van het grondwater in Nederland sinds 1984 en wordt beheerd door het RIVM. Het meetnet bestaat uit circa 350 meetpunten, verspreid over heel Nederland. Over het algemeen wordt ondiep (rond 10 m diep) en middeldiep (rond 25 m diep) gemeten. Het duurt tientallen jaren voordat het effect te zien is van maatregelen om minder vervuilende stoffen in het grondwater te laten terechtkomen. Goede landelijke monitoring is en blijft daarom belangrijk om de ontwikkeling van de grondwaterkwaliteit te volgen.

Deze dataset is (samen met nog veel andere datasets) opgenomen in de basisregistratie ondergrond (BRO). De data kan ook daaruit worden gehaald via een API of via Ondergrondgegevens | BROloket. 

Deze versie representeert de data tot en met 2024.

Disclaimer

Het LMG is een landelijk trendmeetnet. Het meetnet is ingericht om uitspraken te kunnen doen over de ontwikkeling van de grondwaterkwaliteit op landelijk niveau en van verschillende gebiedstypen. Voor individuele meetpunten is de gemeten concentratie minder goed bruikbaar om uitspraken te doen. De onzekerheidsmarges zijn daarvoor te groot. Het is bijvoorbeeld lastig te zeggen in welke mate de concentraties worden veroorzaakt door lokale menselijke activiteiten. De weersomstandigheden of de bodemeigenschappen hebben ook invloed op de gemeten concentraties.

Opgemerkt moet worden dat er ook duplo’s in de data aanwezig zijn. Die zijn oorspronkelijk genomen voor de controle van de data. Voor statistische analyses van de data dienen de duplo’s verwijderd te worden. 

Bestanden op deze pagina:



LMG_data_1979_2024.csv: LMG data ca 1979 t/m 2024 zoals gebruikt voor de nitraatrapportage

LMG_dataformat_beschrijving.pdf: Beschrijving van de LMG data kolommen zoals opgenomen in LMG_data_1979_2024.csv

Logboek_veranderingen_tussen_versies.pdf: beschrijving van veranderingen in de data tussen de verschillende Zenodo versies.

LMG_metadata.xml: machine-readable versie van het metadata record zoals ook op data.rivm.nl staat
DOI: 10.15468/dl.fjq6qr
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 78 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Symphyla",
 "Year 1999-2001",
 "Continent is Europe",
 "HasGeospatialIssue is false"
 ]
}

 The dataset includes 78 records from 5 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046362-250811113504898/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.71830/wfnrog
title: Land Use Structure Germany 2023
title: Land use figures for administrative units in Germany

description: EN: The dataset describes the land use structure in Germany in 2023 comprehensively for the administrative levels of municipalities, municipal associations, districts and district-free cities, federal states, and Germany as a whole.

The Earth's surface is divided into three categories: settlement, transportation, and open space, which are further subdivided into subcategories. Each element of the Earth's surface is assigned precisely one land category at the lowest level of a hierarchically organized land use schema.

The dataset consists of geometrical data for the administrative levels from municipalities to the Federal Republic of Germany. For each spatial entity information on the amount of its land use is given by the proper attributes. 

Land-use categories are systematized according to a hierarchical scheme dividing the surface into subdivisions of three land use classes Settlement, Transportation, and Open space. 

The data is spatially structured according the administrative levels of Germany from municipalities to the federation.

&lt;br&gt;&lt;br&gt;
description: DE: Der Datensatz beschreibt die Flächennutzungsstruktur in Deutschland im Jahr 2023 umfassend für die Verwaltungsebenen Gemeinden, Gemeindeverbände, Kreise und kreisfreie Städte, Bundesländer und die Bundesrepublik Deutschland.

Die Erdoberfläche wird in die drei Kategorien Siedlung, Verkehr und Freiraum unterteilt, die wiederum in Unterkategorien gegliedert sind. Jedem Element der Erdoberfläche ist genau eine Flächenkategorie auf der ersten Ebene eines hierarchisch organisierten Landnutzungsschemas zugeordnet.

Der Datensatz besteht aus Geometriedaten für die Verwaltungsebenen von Gemeinden bis zur Bundesrepublik Deutschland. Für jede räumliche Einheit werden Informationen über den Umfang ihrer Landnutzung durch die entsprechenden Attribute gegeben.

Die Landnutzungskategorien werden nach einem hierarchischen Schema systematisiert, das die Fläche in die drei Landnutzungsklassen Siedlung, Verkehr und Freiraum gliedert.

Die Daten sind räumlich nach den Verwaltungsebenen Deutschlands von den Gemeinden bis zum Bund gegliedert.
description: IOER core data
description: ESRI ArcGIS Desktop, 10.8
description: https://www.ioer-monitor.de/methodik/
description: Data processed for and provided by the the land use monitoring platform "Monitor of Settlement and Open Space Development" (IOER Monitor). Based on the land use data series indicators for the different administrative levels and raster resolutions are calculated regularly.
DOI: 10.15468/dl.ztyxdf
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 2555 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "TaxonKey is Tubuca arcuata"
 ]
}

 The dataset includes 2555 records from 28 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0046363-250811113504898/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.