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.
Soil structure determines a large part of the spatial heterogeneity in water storage and fluxes from the plot to the hillslope scale. In recent decades important progress in hydrological research has been achieved by including soil structure in hydrological models. One of the main problems herein remains the difficulty of measuring soil structure and quantifying its influence on hydrological processes. As soil structure is very often of biogenic origin (macropores), the main objective of this project is to use the influence of bioactivity and resulting soil structures to describe and support modelling of hydrological processes at different scales. Therefore, local scale bioactivity will be linked to local infiltration patterns under varying catchment conditions. At hillslope scale, the spatial distribution of bioactivity patterns will be linked to connectivity of subsurface structures to explain subsurface stormflow generation. Then we will apply species distribution modelling of key organisms in order to extrapolate the gained knowledge to the catchment scale. As on one hand, bioactivity influences the hydrological processes, but on the other hand the species distribution also depends on soil moisture contents, including the feedbacks between bioactivity and soil hydrology is pivotal for getting reliable predictions of catchment scale hydrological behavior under land use change and climate change.
Das unvollständige Verständnis der Wechselwirkung von Aerosolpartikeln mit Strahlung, Wolken und Niederschlag ist eine Schlüsselfrage der Atmosphärenforschung. Detaillierte Beobachtungen sind erforderlich, um die komplexen Zusammenhänge zwischen den beteiligten Prozessen zu erfassen. Dies gilt insbesondere für die abgelegene Region der Antarktis, wo bodengestützte, vertikal aufgelöste Langzeitbeobachtungen von Aerosol, Wolken und Niederschlag selten sind und Satellitenbeobachtungen technischen Beschränkungen unterliegen. Um die Messlücke mit modernsten Beobachtungen zu schließen, wird TROPOS die Messplattform OCEANET-Atmosphere zwischen den Südsommern 2022/23 und 2023/24 an der Station Neumayer III (70,67°S, 8,27°W) einsetzen. OCEANET-Atmosphere ist ein autonomer, polar-erprobter, modifizierter 20-Fuss-Messcontainer, der erst kürzlich erfolgreich während MOSAiC (Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate) eingesetzt wurde. Die Instrumentierung während COALA umfasst ein Mehrwellenlängen-Polarisations- und ein Doppler-Lidar, ein 35-GHz-Wolkenradar, ein Mikrowellenradiometer sowie jeweils ein 1-d und 2-d-Niederschlags-Disdrometer. OCEANET ist die einzige polare Einzelcontainer-Plattform, die mit Mehrwellenlängen-Lidar, Radar und Mikrowellenradiometer Wolken und Niederschlag sowie mit Doppler-Lidar und -Radar turbulente Luftbewegungen in Wolken an verschiedenen Messstandorten beobachten kann.Die zeitliche und vertikale Auflösung des gewonnenen Datensatzes wird in der Größenordnung von 30 s (2 s für Vertikalgeschwindigkeitsbeobachtungen) und 30 m liegen. COALA ist ein 3-Jahres-Projekt. Ein Postdoktorand wird für den Einsatz von OCEANET-Atmosphere bei Neumayer III und die Datenanalyse verantwortlich sein und dabei von Experten am TROPOS unterstützt. Die Beobachtungen werden in erster Linie dazu dienen, die Schlüsselhypothese von COALA zu untersuchen, dass Aerosol aus dem Südlichen Ozean, den mittleren Breiten und den Subtropen der südlichen Hemisphäre in die Antarktis transportiert wird, wo es die Bildung und Entwicklung von Wolken und Niederschlag beeinflusst. Die Arbeiten konzentrieren sich auf (1) die Untersuchung des Ursprungs, der Häufigkeit und der Eigenschaften des Aerosols über der Station Neumayer III, (2) die Untersuchung des Einflusses von Oberflächen- und Grenzschicht-Kopplungseffekten auf die Eigenschaften und die Entwicklung von tiefen Wolken, (3) die Untersuchung des Beitrags von Dynamik (orographische Wellen), Aerosol und Meteorologie zur Verteilung der Eis- und Flüssigphase in Wolken über Neumayer III, (4) zur Untersuchung der vertikalen Struktur von Wolken und ihrer Beziehung zur Niederschlagsbildung und (5) zur Bewertung regionaler Kontraste in den Eigenschaften von Aerosolen und Wolken und den damit verbundenen Aerosol-Wolken-Wechselwirkungsprozessen, indem die Neumayer-III-Beobachtungen von vorhandenen Datensätzen aus Südchile, Zypern, Deutschland und der Arktis kontrastiert werden.
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)”. 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 content of InSpEE (INSPIRE) is stored in 15 INSPIRE-compliant GML files: InSpEE_GeologicUnit_Salt_structure_types.gml contains the salt structure types (salt domes and salt pillows), InSpEE_GeologicUnit_Salt_pillow_remnants.gml comprises the salt pillow remnants, InSpEE_GeologicUnit_Structure_building_salinar.gml represents the structural salinar(s), the four files InSpEE_Structural_outlines_500.gml, InSpEE_Structural_outlines_1000.gml, InSpEE_Structural_outlines_1500.gml and InSpEE_Structural_outlines_2000.gml represent the structural outlines in the corresponding horizontal cross-sections, the four files InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_500, InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_1000, InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_1500 and InSpEE_GeologicUnit_Cross_Section_2000 display the stratigraphical situation in the corresponding horizontal cross-sections and the four files InSpEE_GeologicStructure_500.gml, InSpEE_GeologicStructure_1000.gml, InSpEE_GeologicStructure_1500.gml and InSpEE_GeologicStructure_2000.gml comprise the relevant fault traces in the corresponding horizontal cross-sections. The GML files together with a Readme.txt file are provided in ZIP format (InSpEE-INSPIRE.zip). The Readme.text file (German/English) contains detailed information on the GML files content. Data transformation was proceeded by using the INSPIRE Solution Pack for FME according to the INSPIRE requirements.
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.
Eine umfassende, auch wertorientierte Wahrnehmung der Umwelt ist ohne Umweltqualitaetsziele nicht moeglich. Blosse Gefahrenabwehr oder Sanierung kommen notfalls noch ohne weiterfuehrende Vorstellungen ueber eine Umwelt, in der nachhaltig die Umweltvertraeglichkeit der Raumstrukturen und -funktionen und die Lebensqualitaet der Menschen gewaehrleistet wird, aus. Dagegen bedarf eine Umweltvorsorge, bei der weitere schaedigende und belastende Umwelteinfluesse nicht nur verhindert, sondern die vorhandene Umwelt auch verbessert werden soll, raeumlich, zeitlich und sachlich differenzierter Umweltqualitaetsziele. Diese werden als regional differenzierte Stes erarbeitet und der Entwicklungsprozess prototypisch aufbereitet. Mit den gewonnenen Ergebnissen, die auch ueber Datenbanken verfuegbar sein werden, koennen Staedte und Gemeinden den Einsatz dieses Instrumentes beschleunigen und versachlichen.
Dairy farming across Germany displays diverse production systems. Factor endowment, management, technology adoption as well as competitive dynamics in the local or regional land, agribusiness and dairy processing sectors contribute to this differentiation on farm level. These differences impact on the ability of dairy farms and regional dairy production systems to successfully respond to pressures arising from future market and policy changes. The overall objective of the research activities of which this project is a part of, is to develop a thorough understanding of the processes that govern the spatial dynamics of dairy farm development in different regions in Germany. The central hypothesis of this research project is that management system and technological choices differ systematically across local production and market conditions. The empirical approach will focus on the estimation of farm specific nonparametric cost functions for dairy farms located in across Germany differentiated by time and location. A spatially differentiated data base with information on input use, resource availability, as well as local market conditions for land and output markets will be compiled. The nonparametric approach is specifically suited to disclose a more accurate representation of dairy production system heterogeneity across locations and time compared to parametric concepts as it provides the necessary flexibility to accommodate non-linearities relevant for a wide domain of explanatory variables. The methodology employed goes beyond the state of the art of the literature as it combines kernel density estimation with a Bayesian sampling approach to provide theory consistent parameters for each farm in the data sample.The specific methodological hypothesis is that the nonparametric approach is superior to current parametric techniques and this hypothesis is tested using statistical model evaluation. Regarding the farm management and technological choices, we hypothesize that land suitability for feed production determines the farm intensity of dairy production and thus management and technological choices. With respect to the ability of farms to successfully respond to market pressures we hypothesize that farms at the upper and lower tail of the intensity distribution both can generate positive returns from dairy production. These last two hypotheses will be tested using the estimated spatially differentiated farm specific costs and marginal costs.The expected outcomes are of relevance for the agricultural sector and the food supply chain economy as a whole as fundamental market structure changes in the dairy sector are ongoing due to the abolition of the quota regulation in the years 2014/2015. Thus, exact knowledge about differences and development of dairy cost heterogeneity of farms within and between regions are an important factor for the actors involved in the market as well as the political support of this process.
Beikarte des Rechtskräftigen Regionales Raumordnungsprogramm des Landkreises Rotenburg (Wümme) in zeichnerischer Darstellung zur Information über die Ermittlung der Vorranggebiete für Windenergienutzung
# 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) |
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 314 |
| Europa | 1 |
| Kommune | 22 |
| Land | 64 |
| Weitere | 1 |
| Wirtschaft | 3 |
| Wissenschaft | 183 |
| Zivilgesellschaft | 8 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 28 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 277 |
| Hochwertiger Datensatz | 2 |
| Repositorium | 1 |
| Software | 1 |
| Text | 28 |
| Umweltprüfung | 1 |
| unbekannt | 54 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 35 |
| Offen | 335 |
| Unbekannt | 23 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 269 |
| Englisch | 145 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 13 |
| Bild | 1 |
| Datei | 21 |
| Dokument | 35 |
| Keine | 249 |
| Multimedia | 1 |
| Unbekannt | 1 |
| Webdienst | 1 |
| Webseite | 94 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 251 |
| Lebewesen und Lebensräume | 393 |
| Luft | 173 |
| Mensch und Umwelt | 390 |
| Wasser | 177 |
| Weitere | 384 |