API src

Found 402 results.

Related terms

Regionales Raumordnungsprogramm 2020 Landkreis Rotenburg (Wümme) - WMS

WMS des rechtskräftigen Regionalen Raumordnungsprogramms des Landkreises Rotenburg (Wümme) in zeichnerischer Darstellung. Das Regionale Raumordnungsprogramm ist aus dem Landesraumordnungsprogramm (LROP) 2017 entwickelt und legt die angestrebte räumliche und strukturelle Entwicklung des Planungsraumes fest.

Regionales Raumordnungsprogramm Landkreis Lüneburg

Beim Regionalen Raumordnungsprogramm (RROP) handelt es sich um ein strategisches Instrument zur räumlichen Steuerung, Ordnung der unterschiedlichen Nutzungsansprüche. Dabei sollen die miteinander konkurrierenden raumbezogenen Planungen, wie beispielsweise Land- und Forstwirtschaft, gewerbliche Wirtschaft, Verkehr, Naturschutz, Wohnraumbedarf u.v.m aufeinander abgestimmt werden. Das RROP ist somit auf der Ebene des Landkreises ein übergeordnetes und zusammenfassendes Planwerk. Basis für die Vielfalt an Themen bildet das Raumordnungsprogramm 2003 mit der 1. Änderung 2010.

Forschungsprogramm Experimenteller Wohnungs- und Städtebau (ExWoSt), Modellprojekt Stadt Regensburg

Ausgangslage/Betroffenheit: Die Stadt Regensburg hat etwa 134.000 Einwohner (Erstwohnsitze) und ist damit die viertgrößte Stadt Bayerns. Unter den Modellvorhaben weist Regensburg das stärkste Bevölkerungswachstum auf - sowohl in der zurückliegenden Einwohnerentwicklung als auch in den Prognosen bis 2025, nach denen ein Anstieg der Bevölkerung um 5,4Prozent erwartet wird. Regensburg liegt am nördlichsten Punkt der Donau und den Mündungen der linken Nebenflüsse Naab und Regen. Es wird von den Winzerer Höhen, den Ausläufern des Bayrischen Waldes und dem Ziegetsberg umrandet, wodurch die Entstehung von Inversionswetterlagen begünstigt wird. Durch die topographische Pfortenlage weist die Stadt zudem eine hohe Nebelhäufigkeit auf und ist insbesondere in den Wintermonaten anfällig für Feinstaubbelastungen. Im Gegensatz zu vielen anderen Städten hat Regensburg einen relativ kompakt gegliederten Stadtkörper und eine insgesamt homogene Siedlungsstruktur. Prägend ist die historische Altstadt mit ca. 1.000 denkmalgeschützten Gebäuden. Diese gilt als einzige authentisch erhaltene, mittelalterliche Großstadt Deutschlands und ist seit 2006 Welterbe der UNESCO (Organisation der Vereinten Nationen für Erziehung, Wissenschaft und Kultur). Die Regensburger Altstadt wird als 'Steinerne Stadt' charakterisiert. Ihre historisch gewachsene dichte Baustruktur mit steinernen Plätzen und Gassen, wenig Bäumen im öffentlichen Raum und einer hohen Nutzungsdichte (Wohnen, Einkaufen, Arbeiten, Tourismus) erwärmt sich insbesondere im Sommer stärker als das Umland und wirkt als Hitzespeicher. So können die Temperaturunterschiede im Stadtgebiet bis zu 6 GradC betragen. Das Phänomen der Wärmeinsel, das sich im Zuge des fortschreitenden Klimawandels deutlicher ausprägt, impliziert einen sinkenden thermischen Komfort, löst zusätzliche Energiebedarfe aus und stellt u.U. veränderte Ansprüche an die Gestaltung von Freiflächen. Aufgrund der Lage an der Donau muss sich Regensburg ferner auf häufigere Schwüle und Gefährdung durch Hochwasser einstellen. Aus der Notwendigkeit zur Anpassung an den Klimawandel erwächst in Verbindung mit anderen Zielbildern einer nachhaltigen Siedlungsentwicklung ein umfassender planerischer Handlungsbedarf. Im Rahmen des Modellprojekts thematisiert die Stadt Regensburg den Widerspruch zwischen einer Stadtentwicklungs- und Bauleitplanung, die auf Flächensparsamkeit und Innenentwicklung ausgerichtet ist, und erforderlichen Anpassungsstrategien an den Klimawandel, die bei der besonderen städtebaulichen Kompaktheit der Stadt Regensburg tendenziell eine Auflockerung von Baustrukturen und Flächenentsiegelung beinhalten. Im Sinne einer klimaangepassten Stadtentwicklung galt es: - auf strategischer Ebene die Weichen für eine klimaangepasste Flächennutzung für die zukünftige Stadtentwicklung zu stellen - auf operativer Ebene Maßnahmen für restriktive bis persistente Stadt- und Freiraumstrukturen zu entwickeln.

Schwerpunktprogramm (SPP) 2115: Synergie von Polarimetrischen Radarbeobachtungen und Atmosphärenmodellierung (PROM) - Verschmelzung von Radarpolarimetrie und numerischer Atmosphärenmodellierung für ein verbessertes Verständnis von Wolken- und Niederschlagsprozessen; Polarimetric Radar Observations meet Atmospheric Modelling (PROM) - Fusion of Radar Polarimetry and Numerical Atmospheric ..., Untersuchung der konvektiven Entwicklung hin zu stratiformer Niederschlagsbildung mittels Modellierung und polarimetrischer Radarbeobachtungen im C- und Ka-Band (IcePolCKa - Phase 2)

Aktuelle Wettermodelle haben Schwierigkeiten die räumliche Niederschlagsverteilung von konvektiven Wolkensystemen korrekt zu modellieren, was die Vorhersage der Niederschlagsintensität und -dauer erschwert. Ziel dieses Projekts ist es zu untersuchen, wie Eispartikeleigenschaften die Entwicklung stratiformer Niederschlagsregionen innerhalb konvektiver Systeme beeinflussen. Hierzu schlagen wir die synergetische Nutzung zweier polarimetrischer Radarsysteme vor, des C-Band POLDIRAD des DLR in Oberpfaffenhofen und des Ka-Band MIRA-35 der LMU in München. Zum einen werden dazu Details der Eismikrophysik mittels einer neuen Methode beleuchtet. Zum anderen werden die Konvektionszellen mit Hilfe des operationellen DWD Radarnetzwerks verfolgt, um zeitliche Entwicklung und horizontalen Kontext zu erfassen. Für die konkreten Beobachtungstage werden wir die räumliche Entwicklung zwischen konvektiven und stratiformen Regionen mit hochaufgelösten Wettermodellläufen mit unterschiedlichen Mikrophysik-Schemata vergleichen. Ziel dieses Vergleichs ist es zu verstehen, warum die meisten Schemata die Radarreflektivität in konvektiven Regionen noch immer überschätzen und warum gleichzeitig zu wenig stratiformer Niederschlag produziert wird.In Phase 1 konnten wir die Machbarkeit koordinierter C- und Ka-Band Messungen an den beiden Standorten demonstrieren und einen Algorithmus zur Ableitung von Eispartikeleigenschaften entwickeln. Dabei konnten wir ein tieferes Verständnis der bestehenden Mehrdeutigkeiten gewinnen, welche durch die unbekannte Eispartikeldichte verursacht werden. Gleichzeitig wurden für die zahlreichen Beobachtungstage entsprechende Wettermodellläufe mit fünf unterschiedlichen Mikrophysik-Schemata durchgeführt, um die Variabilität klassischer Parameter (z.B. Anzahl, Höhe und räumliche Verteilung der Zellkerne) zwischen den Schemata zu analysieren. In Phase 2 wollen wir unsere Methoden aus Phase 1 weiterentwickeln, um noch unbekannte Größen wie die Eispartikeldichte und die räumliche Struktur des Gesamtsystems bestehend aus konvektivem Zellkern und stratiformen Teil zu erfassen. Dies ermöglicht es uns zu untersuchen wie mikrophysikalische Prozesse wie Bereifung und Aggregation Eispartikel modifizieren und damit deren Transport in den stratiformen Niederschlagsbereich beeinflussen. Um bestehende Mehrdeutigkeiten einzugrenzen, werden wir dazu Messungen der Fallgeschwindigkeit und der linearen Depolarisation mit einbeziehen. Diese Höhen-Zeit-Schnitte werden mit den Zell-Trajektorien in einem Datensatz von etwa 100 konvektiven Tagen zeitlich wie statistisch in Verbindung gebracht, um die beobachtete und modellierte Mikrophysik im konvektiv-stratiformen Übergang einzuordnen. Dazu wird die Verfolgung von Zellen in Messung und Modell auf die umgebende stratiforme Niederschlagsregion ausgeweitet. Die Kombination der horizontalen und vertikalen Perspektive ist dabei eine wesentliche Neuerung unseres Ansatzes im Vergleich zu bisherigen Studien.

Regionaler Entwicklungsplan 2018

Regionaler Entwicklungsplan für die Planungsregion Anhalt-Bitterfeld-Wittenberg mit den Planinhalten „Raumstruktur, Standortpotenziale, technische Infrastruktur und Freiraumstruktur“ Die oberste Landesentwicklungsbehörde hat am 21.12.2018 die Genehmigung unter einer Maßgabe erteilt. Am 29.03.2019 trat die Regionalversammlung mit Beschluss Nr. 03/2019 der Maßgabe bei. Mit Bekanntmachung der Genehmigung trat der Regionale Entwicklungsplan am 27.04.2019 in Kraft.

Hydrogeologische Raumgliederung BB

Der Datensatz beinhaltet Daten des LBGR über die Hydrogeologische Raumgliederung Brandenburgs und wird über je einen Darstellungs- und Downloaddienst bereitgestellt. Die Karte gibt einen Überblick zu den hydrogeologischen Raumgliederungen Brandenburgs. Die Gliederungseinheiten tragen den angewandten Charakter von Nutzungsräumen. Sie werden anhand von Wassereinzugsgebieten und Charakteristiken dazugehöriger Grundwasserdynamik beschrieben. Für das Territorium einer hydrogeologischen Einheit werden vergleichbare Grundwasserverhältnisse vorausgesetzt.

Regionaler Entwicklungsplan 2018

Regionaler Entwicklungsplan für die Planungsregion Anhalt-Bitterfeld-Wittenberg mit den Planinhalten „Raumstruktur, Standortpotenziale, technische Infrastruktur und Freiraumstruktur“ Die oberste Landesentwicklungsbehörde hat am 21.12.2018 die Genehmigung unter einer Maßgabe erteilt. Am 29.03.2019 trat die Regionalversammlung mit Beschluss Nr. 03/2019 der Maßgabe bei. Mit Bekanntmachung der Genehmigung trat der Regionale Entwicklungsplan am 27.04.2019 in Kraft.

Regionalplanung Sachsen - Raumstruktur

Dieser Dienst enthält Daten der Planungsregionen Oberes Elbtal/Osterzgebirge, Region Chemnitz und Oberlausitz-Niederschlesien und deckt im Endausbau den gesamten Freistaat Sachsen ab. Entsprechend des Landesentwicklungsplanes 2013 als fachübergreifendes Gesamtkonzept zur räumlichen Entwicklung, Ordnung und Sicherung des Freistaates Sachsen stellen die Regionalpläne einen verbindlichen Rahmen für die räumliche Entwicklung, Ordnung und Sicherung des Raumes dar. Im Dienst sind regionalplanerische Festlegungen des Komplexes Raumstruktur enthalten. Die rechtsverbindlichen Karten Raumstruktur werden in der Regel in Maßstäben zwischen 1:300.000 und 1:450.000 erstellt. Eine Darstellung der Inhalte der Regionalpläne erfolgt in diesem Dienst nur im Maßstab kleiner 1:10.000.

Repository der KI-Ideenwerkstatt: faszination_naechtlicher_vogelzug

# Faszination Nächtlicher Vogelzug A web component for visualizing migratory bird detections on an interactive map. Built with React, MapLibre GL, and the BirdWeather GraphQL API. Designed for embedding into CMS platforms like Contao. ## Tech Stack - **React 19** + **TypeScript** (Vite) - **MapLibre GL** -- WebGL map rendering (Stadia Maps dark theme) - **Supercluster** -- per-species spatial clustering - **Apollo Client 4** -- GraphQL data fetching with caching - **GraphQL Code Generation** -- type-safe queries from BirdWeather schema - **SunCalc** -- astronomical day/night calculations - **Tailwind CSS 4** + **Ant Design 6** -- UI - **Vitest** -- testing ## Features - **Interactive map** with color-coded detection clusters per species - **Timeline animation** with autoplay, step controls, and throttled slider - **Night-only mode** that compresses inactive daytime hours using SunCalc sunrise/sunset calculations - **Day/night overlay** showing the terminator (day/night boundary) as a real-time GeoJSON polygon - **Species search** with autocomplete and availability checking per map viewport - **Supplementary layers** (light pollution, noise mapping via WMS) - **Web component** (`<zug-birdnet>`) for CMS embedding without routing ## Project Structure ``` src/ main.tsx Web component registration App.tsx Root component, species selection state api/ fragments.ts GraphQL fragments (DetectionItem, SpeciesItem) queries.ts GraphQL queries (detections, species, search) useDetections.ts Detection fetch hook with prefetching components/ DatesProvider.tsx Time state context (date range, animation, night mode) MapProvider.tsx MapLibre GL instance context SpeciesDropdown.tsx Species selection with search autocomplete Timeline.tsx Date picker, animation slider, playback controls LayersDropdown.tsx Toggle info layers (light pollution, noise) InfoPopup.tsx Map info marker popups map/ Map.tsx MapLibre GL initialization and rendering clusterUtils.ts Per-species Supercluster index creation colorUtils.ts MapLibre paint expression builder mapStyles.ts Map layer definitions usePersistentColors.ts Stable color assignment per species infopoints.ts Static info marker data lib/ apollo-client.ts Apollo Client with cache type policies buildAvailableSpeciesQuery.ts Dynamic aliased query generation getDayPolygon.ts Day/night terminator polygon calculation getTranslatedSpeciesName.ts i18n species name lookup isNotNull.ts, hasNonNullProp.ts Type guard utilities throttle.ts Throttle utility gql/ Auto-generated GraphQL types (do not edit) ``` ## Architecture Three React context providers compose the application: ``` ApolloProvider GraphQL caching and data fetching DatesProvider Date range, animation state, night-only time segments MapProvider MapLibre GL map instance App Species selection, filtered detections, color mapping ``` **Data flow:** Apollo fetches detections for the current bounding box and date range. Detections are filtered client-side by the visualisation time window (controlled by the timeline slider). Each species gets its own Supercluster index for independent color-coded clustering. Cluster features are rendered via MapLibre GL layers with dynamic `match` paint expressions. **GraphQL:** Queries and fragments are defined in `src/api/` and typed via `@graphql-codegen/client-preset`. Run `npm run codegen` after schema changes to regenerate `src/gql/`. ## Development ```sh npm install npm run dev ``` The dev server uses a self-signed SSL certificate via `@vitejs/plugin-basic-ssl`. Accept the browser warning on first visit. Other commands: ```sh npm run build # Production build npm run test # Run tests npm run lint # ESLint npm run codegen # Regenerate GraphQL types ``` ## Build & Integration Run `npm run build` to produce the `dist/` folder. The build outputs stable filenames (no hashes) and splits vendor dependencies into separate chunks for caching: ``` dist/ index.html assets/ index.css App styles (Tailwind + Ant Design) index.js Application code, React, Supercluster, dayjs, SunCalc maplibre.js MapLibre GL antd.js Ant Design + icons apollo.js Apollo Client + graphql ``` Only `index.js` changes on application updates. Vendor chunks are cache-stable between deploys. To embed the web component, include the built CSS and JS, then use the custom element: ```html <link rel="stylesheet" href="/assets/index.css"> <script type="module" src="/assets/index.js"></script> <zug-birdnet></zug-birdnet> ``` No routing. The component is self-contained and can be placed anywhere on the page. Third-party CMS integration (e.g., Contao) only needs to include the built assets and the custom element tag. ## Configuration App-level settings are in `src/config.ts`: | Option | Default | Description | |---|---|---| | `SHOW_DEMO_INFOPOINTS` | `false` | Show static info markers on the map (demo/development only) |

INSPIRE: Information system salt structures: planning basis, selection criteria and estimation of the potential for the construction of salt caverns for the storage of renewable energies (hydrogen and compressed air) (InSpEE) (WMS)

The WMS InSpEE (INSPIRE) provides information about the areal distribution of salt structures (salt domes and salt pillows) in Northern Germany. Contours of the salt structures can be displayed at horizontal cross-sections at four different depths up to a maximum depth of 2000 m below NN. The geodata have resulted from a BMWi-funded research project “InSpEE” running from the year 2012 to 2015. The acronym stands for "Information system salt structures: planning basis, selection criteria and estimation of the potential for the construction of salt caverns for the storage of renewable energies (hydrogen and compressed air)”. Taking into account the fact that this work was undertaken at a scale for providing an overview and not for investigation of single structures, the scale of display is limited to a minimum of 1:300.000. Additionally four horizontal cross-section maps display the stratigraphical situation at a given depth. In concurrence of maps at different depths areal bedding conditions can be determined, e.g. to generally assess and interpret the spread of different stratigraphic units. Clearly visible are extent and shape of the salt structures within their regional context at the different depths, with extent and boundary of the salt structures having been the main focus of the project. Four horizontal cross-section maps covering the whole onshore area of Northern Germany have been developed at a scale of 1:500.000. The maps cover the depths of -500, -1000, -1500, -2000 m below NN. The four depths are based on typical depth requirements of existing salt caverns in Northern Germany, mainly related to hydrocarbon storage. The shapes of the structures show rudimentary information of their geometry and their change with depths. In addition they form the starting point for rock mechanical calculations necessary for the planning and construction of salt caverns for storage as well as for assessing storage potentials. The maps can be used as a pre-selection tool for subsurface uses. It can also be used to assess coverage and extension of salt structures. Offshore areas were not treated within the project. All horizontal cross-section maps were adjusted with the respective state geological survey organisations. According to the Data Specification on Geology (D2.8.II.4_v3.0) the WMS InSpEE (INSPIRE) provides INSPIRE-compliant data. The WMS InSpEE (INSPIRE) contains two group layers: The first group layer “INSPIRE: Salt structures in Northern Germany“ comprises the layers GE.Geologic.Unit.Salt structure types, GE.GeologicUnit.Salt pillow remnants, GE.GeologicUnit.Structure-building salinar and GE.GeologicUnit.Structural outlines. The layer GE.GeologicUnit.Structural outlines contains according to the four depths four sublayers, e.g. GE.GeologiUnit.Structural outlines 500 m below NN. The second group layer „INSPIRE: Horizontal cross-section maps of Northern Germany“ comprises according to the four depths four layers, e.g. Horizontal cross-section map – 500 m below NN. This layer, in turns, contains two sublayers: GE.GeologicFault.Relevant fault traces and GE.GeologicUnit.Stratigraphic Units. Via the getFeatureInfo request the user obtains additional information on the different geometries. In case of the GE.Geologic.Unit.Salt structure types the user gets access to a data sheet with additional information and further reading in German for the respective salt structure via the getFeatureInfo request.

1 2 3 4 5 … 39 40 41